MATLAB图像处理：手指静脉识别预处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的手指静脉图像预处理方案，包括手指轮廓识别、图像裁剪、尺寸与灰度归一化，为静脉特征提取生成标准化数据输入。

详 情 说 明

基于图像处理的手指静脉识别预处理系统

项目介绍

本项目开发了一套专业的手指静脉图像预处理流程，实现从原始采集图像到标准化数据格式的自动转换。系统通过图像处理技术自动定位手指轮廓，精确截取手指主体区域，并进行几何与灰度的归一化处理，为后续静脉特征提取和识别算法提供高质量的输入数据。

功能特性

• 自动ROI定位：基于边缘检测技术精确识别手指轮廓区域
• 几何归一化：通过仿射变换实现手指图像的旋转校正与尺寸标准化
• 灰度归一化：采用直方图均衡化技术实现图像灰度分布标准化
• 高质量输出：生成统一规格(128×64像素)的预处理图像，保留清晰的静脉纹理特征

使用方法

1. 将原始手指静脉图像(RAW/BMP/PNG格式)放置在指定输入目录
2. 运行主处理程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 读取原始图像(支持320×240~640×480像素灰度图像) - 手指区域检测与轮廓提取 - 手指图像校正与裁剪 - 尺寸归一化至128×64像素 - 灰度归一化(均值128/方差40)

1. 处理后的标准化PNG图像将输出到指定目录，手指居中显示且画幅占比≥85%

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM
• 存储空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式解析、基于边缘检测的手指轮廓自动识别、感兴趣区域精确定位、通过仿射变换实现几何归一化、直方图均衡化与灰度分布标准化处理，以及标准化图像的输出保存功能。该文件整合了完整的预处理流水线，确保输出图像符合规格要求。