基于方向图与局部方差的高精度指纹特征提取系统

资 源 简 介

本项目旨在通过多维度图像处理技术实现高精度的指纹特征提取与自动识别预处理。系统的核心功能涵盖了指纹图像的预处理、精准分割以及关键特征点检测。在分割阶段，系统采用了融合策略，首先利用计算指纹脊线走向的方向图信息，辅以反映纹理特征强度的图像局部灰度方差，构建复合分割判别准则，从而准确区分指纹前景区域与背景噪声区域。针对初步分割中可能驻留的干扰，系统引入了二次阈值分割机制，专门用于去除由于图像采集器件或压印不均产生的边缘效应。在获得纯净的指纹ROI（感兴趣区域）后，算法进一步执行指纹图像的细化处理，并自动识别并

详 情 说 明

基于方向图与局部方差改进算法的指纹特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个高精度的指纹特征提取与自动识别预处理系统。系统通过结合图像灰度信息与空间纹理几何特征，能够从复杂的背景中准确提取指纹的感兴趣区域（ROI），并进一步定位脊线的关键特征点（端点与分叉点）。该系统特别针对图像对比度低、边缘噪声大及按压力度不均等问题进行了算法优化，确保了在刑侦鉴定、生物安全门禁等应用场景下的鲁棒性。

功能特性

1. 具备全流程处理能力：涵盖从原始图像载入、归一化、分割到骨架细化及特征点提取的完整流程。
2. 鲁棒的分割策略：融合了局部方差模型与方向一致性（Coherence）评估，有效区分有效的指纹纹理区与背景杂讯。
3. 边缘效应抑制：通过二次阈值处理与形态学操作，大幅消减传感器采集产生的图像边缘伪影。
4. 精确特征识别：采用 Crossing Number (CN) 算法，自动识别脊线上的端点和分叉点，并包含点位去噪逻辑以过滤伪特征点。
5. 多维度可视化：系统提供包含原始图、掩码图、骨架图及坐标标注在内的对比显示界面。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 所需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 输入要求：支持常用的图片格式（BMP, JPG, PNG, TIF），支持彩色或灰度图输入。

实现逻辑与算法说明

1. 图像预处理与归一化

系统首先允许用户通过图形界面选择图像，若未选择则会自动生成模拟的指纹测试环境（包含高斯噪声与正弦波纹）。载入后的图像统一转换为灰度图，并执行灰度归一化。该过程根据设定的期望均值（100）和期望方差（100），对图像各像素进行重映射，以消除由于采集设备差异带来的对比度偏差。

2. 融合方向图与局部方差的分割算法

该阶段是系统的核心。算法将图像划分为16x16的块结构，针对每一块执行以下复合判定：

• 局部方差计算：反映该区域是否存在明显的灰度起伏（脊线与谷线的交替）。
• 方向一致性评估：基于图像梯度值（Gx, Gy）构建协方差矩阵，计算梯度结构的一致性（Coherence）。该指标能够量化表现纹理的方向规律性。
• 判别准则：当块的方差超过150且方向一致性系数大于0.2时，判定为前景指纹区域。

3. 指纹掩码优化与边缘抑制

为获得更精确的ROI，系统对初步分割产生的掩码执行形态学优化：

• 孔洞填充：封闭指纹内部因污渍产生的空洞。
• 开运算：消除孤立的噪点。
• 腐蚀操作：通过5像素半径的圆盘结构算子进行腐蚀，刻意收缩边缘，以剔除按压力度不足导致的边缘模糊区域。

4. 图像二值化与细化处理

在掩码引导下，系统利用局部自适应阈值算法将归一化图像转换为二值图像，并进行反向处理使脊线为1。随后，通过迭代细化算法（bwmorph thin）获取单像素宽度的脊线骨架，并执行清理（clean）、断裂点修复（hbreak）及刺点去除（spur）等操作，确保骨架的拓扑结构准确。

5. 特征点提取与精简

系统利用 Crossing Number (CN) 算法遍历骨架图像的每个像素，通过分析其8邻域的像素跳转次数确定特征：

• 端点识别：当跳转数CN等于1时，标记为端点。
• 分叉点识别：当跳转数CN等于3时，标记为分叉点。

为防止边缘检测误差，特征提取仅在掩码内部（再次收缩10像素）进行。最后，系统引入了欧氏距离判别法，自动剔除5像素范围内过于密集的误判特征点。

主要输出结果

• 生成的图形界面直观展示六个阶段的处理效果。
• 控制台实时输出提取到的端点与分叉点数量。
• 系统会自动将特征点的坐标矩阵（TerminationData 和 BifurcationData）导出至 MATLAB 基础工作区，便于后续的匹配算法调用。