自动指纹识别与匹配系统

资 源 简 介

本项目旨在通过MATLAB平台实现一整套指纹识别处理流程，包括图像预处理、特征提取及匹配验证三大核心环节。 在预处理阶段，系统首先对输入的原始指纹图像进行灰度化和对比度增强，利用Gabor滤波器根据纹线的方向场和频率场对脊线进行增强处理，以消除噪声并修复断裂纹线。 随后利用自适应阈值进行二值化，并采用形态学细化算法将指纹脊线缩减为单像素宽度的骨架，便于后续特征点的精准定位。 在特征提取阶段，系统基于交叉数（CN）算法自动搜索细化图中的端点和分叉点，并能有效识别并剔除边缘及细化产生的伪特征点。 最后，系统采

详 情 说 明

基于MATLAB的自动指纹识别与匹配系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的自动指纹识别系统。系统实现了从原始指纹图像输入到最终身份验证结果输出的全流程处理，涵盖了数字图像处理、生物特征提取以及模式匹配等核心技术。该系统专为生物识别原理教学、身份验证算法研究而设计，能够辅助用户理解指纹特征点的提取原理及匹配逻辑。

功能特性

1. 灵活的图像输入方式：系统支持通过文件对话框手动选择本地指纹图片，同时也内置了合成指纹生成器，在缺少真实样本时可自动生成仿生指纹图像进行演示。
2. 全流程自动化处理：整合了图像预处理、方向场计算、图像增强、二值化、形态学细化及特征提取等一系列复杂流程。
3. 基于CN算法的特征提取：采用经典的交叉数（Crossing Number）算法，能够精准识别指纹线段的端点和分叉点。
4. 鲁棒的伪点剔除机制：通过物理边界约束，有效过滤由于指纹边缘或细化过程中产生的虚假特征点。
5. 匹配结果可视化：系统提供多窗口对比界面，实时显示预处理效果、细化骨架及标注后的特征点分布，并给出量化的匹配得分和最终验证结论。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)。
3. 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑，建议内存 4GB 以上。

详细功能实现逻辑

1. 图像获取与初始化

系统首先初始化运行环境，并通过逻辑开关控制输入来源。若选择演示模式，系统将利用正弦波函数和噪声模拟生成带有弧线纹理的合成指纹图；若选择实际应用模式，则调用系统内置的文件选择器获取模板指纹和待测指纹图。

2. 图像预处理流水线

对于输入的每一张指纹图像，系统将执行以下操作：

• 灰度化与标准化：将彩色图像转换为灰度图，并进行基于标准差的图像归一化，以消除光照强度不同带来的干扰。
• 方向场估算：利用梯度算子计算图像在水平（Gx）和垂直（Gy）方向的一阶导数，通过高斯平滑处理平方梯度场，最后利用正切函数计算脊线的局部切线方向。
• Gabor 增强处理：基于计算出的方向场信息，对图像进行方向性滤波。系统利用局部纹理的方向性特征增强脊线对比度，并进行初步二值化处理。
• 形态学处理：在二值化基础上，利用面积开运算剔除孤立的小面积噪点。随后采用迭代细化算法，将宽脊线缩减为单像素宽度的中心骨架，并执行清理操作以消除细化过程中产生的毛刺和断裂。

3. 特征提取与精简

• 细化图扫描：系统在 1 像素宽的骨架图上滑动 3x3 的局部窗口。
• 交叉数计算：针对窗口中心点及其 8 个邻域像素，计算像素值的跳变次数。若跳变次数为 1，则判定为端点；若跳变次数为 3，则判定为分叉点。
• 伪点剔除：由于指纹采集边缘通常存在大量干扰，系统会自动设定边界阈值，将靠近图像边缘的特征点视为无效伪点并予以剔除，从而确保特征集的高可靠性。

4. 特征点匹配验证

• 空间映射匹配：系统分别提取模板和待测图的特征点坐标及类型（端点或分叉点）。
• 相似度计算：遍历两组特征点集，计算点对之间的欧几里得距离。在预设的像素容差范围内，且点类型一致时，判定为一对成功匹配的点。
• 分值评估：计算匹配成功的点数相对于两图总点数的占比。系统设定了 0.35 的阈值，得分超过该值则输出“匹配成功”，否则判定为“匹配失败”。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并将当前工作目录切换至本项目文件夹。
2. 在命令行窗口直接运行主程序函数。
3. 如果 use_demo_images 参数设为 true，系统将直接运行演示效果。
4. 如果设为 false，系统会弹出两个文件选择框，请依次选择模板指纹图片文件和待测指纹图片文件。
5. 观察弹出的图形界面，查看图像从对比度增强到特征点标注的各阶段效果。
6. 在命令行窗口查看最终的匹配得分、匹配点数及验证结论。