MATLAB指纹识别系统：基于图像处理的自动识别方案

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的指纹识别系统，包含图像预处理、特征提取两大核心模块。通过灰度化、滤波增强和方向场计算优化指纹质量，结合Gabor滤波与细化算法提取脊线特征，精准检测核心点与三角点，适用于生物识别研究与应用。

详 情 说 明

基于图像处理的指纹识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个完整的自动指纹识别系统，通过图像处理技术对指纹图像进行预处理、特征提取和匹配识别。系统能够有效处理原始指纹图像，提取稳定的脊线特征，并与数据库中的模板进行比对，最终输出可视化识别结果。该系统可应用于身份认证、安全控制等场景。

功能特性

1. 指纹图像预处理模块

- 读取原始指纹图像并转换为灰度图 - 采用噪声滤波算法消除图像噪声 - 图像增强处理改善脊谷对比度 - 计算指纹方向场为特征提取奠定基础

1. 特征提取模块

- 利用Gabor滤波器增强脊线特征 - 通过细化算法获取单像素宽度的脊线 - 自动检测指纹核心点（core）和三角点（delta） - 提取稳定的细节特征点集合

1. 匹配识别模块

- 采用细节匹配算法进行特征点比对 - 计算输入指纹与数据库模板的相似度得分 - 输出匹配百分比和识别结论（匹配/不匹配）

1. 可视化显示模块

- 实时显示各处理阶段的图像结果 - 生成特征点分布图和方向场可视化 - 提供输入指纹与匹配模板的特征点对比叠加显示

使用方法

1. 准备输入数据：将原始指纹图像（.bmp/.jpg/.png格式）放入指定目录，建议图像分辨率不低于500dpi
2. 配置参数：设置图像尺寸、质量阈值等识别参数
3. 建立指纹数据库：将标准指纹模板图像注册到系统数据库中
4. 运行识别程序：系统将自动完成预处理、特征提取和匹配识别全流程
5. 查看结果：系统将输出处理后的各阶段图像、特征点信息和最终识别结论

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件建议：内存4GB以上，支持OpenCV图像处理加速
• 图像输入：支持常见图像格式，推荐使用500dpi以上分辨率的指纹图像

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，承担着核心调度功能。它首先完成指纹图像的读取与初始化参数设置，随后依次调用预处理例程进行图像增强与方向场计算，接着执行特征提取算法获取关键点信息，并通过匹配引擎与数据库进行相似度比对，最终控制可视化界面生成各阶段结果图像与识别报告。