MATLAB掌纹图像分割与ROI智能提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了掌纹图像的全自动预处理流程，包括手掌轮廓检测、关键点定位及ROI区域分割。系统结合多尺度分析与图像增强技术，为生物特征识别提供高精度处理方案，简化复杂图像分割任务。

详 情 说 明

基于图像分割的掌纹ROI智能提取与处理系统

项目介绍

本项目旨在开发一套自动化的掌纹图像预处理与特征提取系统，专门针对生物特征识别需求。系统通过集成的图像处理流程，能够对输入的掌纹图像进行标准化处理，为后续的高精度掌纹识别提供可靠的数据支撑。核心技术包括掌纹轮廓定位、关键点识别和纹理特征分割，实现从原始图像到特征参数的全流程自动化处理。

功能特性

• 掌纹轮廓自动检测：基于边缘检测技术精确识别手掌轮廓
• ROI区域智能定位：采用Hough变换识别掌纹关键点，提取包含主要特征的感兴趣区域
• 多尺度图像分割：运用分水岭算法实现掌纹纹理特征的精细化分割
• 图像增强处理：提供对比度增强和噪声去除功能，优化图像质量
• 量化特征提取：输出掌纹主线条走向、分叉点位置等关键特征参数

使用方法

1. 准备符合要求的掌纹图像（详见输入规格）
2. 运行主程序启动处理流程
3. 系统自动完成图像预处理、ROI提取和特征分割
4. 查看输出的处理结果，包括：

- ROI提取后的掌纹图像 - 经过预处理的优化图像 - 纹理分割结果图谱 - 特征量化参数文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：最小4GB，推荐8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

输入规格

• 图像格式：支持JPG、PNG、BMP等常见格式
• 分辨率要求：最小300×300像素
• 图像类型：RGB或灰度图像
• 背景建议：单色背景（推荐白色或黑色）

输出成果

• ROI提取结果：包含掌纹主要特征区域的裁剪图像
• 预处理图像：经过对比度增强、噪声去除的优化图像
• 分割图谱：标注不同纹理区域的分割结果图
• 特征参数：掌纹主线条走向、分叉点位置等量化数据

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验证、手掌轮廓的自动检测与定位、基于关键点分析的掌纹ROI区域提取、多尺度图像分割处理以及最终结果的可视化输出与数据保存功能。该文件整合了所有关键技术模块，确保整个处理链条的连贯性与自动化。