matlab代码实现指纹图像处理

资 源 简 介

matlab代码实现指纹图像处理

详 情 说 明

指纹图像处理是生物特征识别中的重要环节，其核心目标是从原始指纹图像中提取可用于比对的稳定特征。处理流程通常包含以下关键步骤：

首先，通过锐化操作增强指纹脊线结构的对比度。这一步骤能有效抑制图像噪声，同时突出脊线与谷线之间的差异，为后续处理奠定基础。常见的锐化方法利用梯度算子或高通滤波来增强高频成分。

其次，采用二值化将灰度图像转化为黑白二值图像。选择合适的阈值至关重要——全局阈值法简单高效，但局部自适应阈值能更好地处理光照不均的指纹图像。二值化后的图像中，脊线通常以纯白色像素表示，背景则为黑色。

接下来进行图像细化，将脊线宽度缩减至单像素级别。这一步骤通过迭代腐蚀算法逐步去除边界像素，同时保持脊线的拓扑结构完整性。理想的细化结果应确保脊线连续且无毛刺，这对后续特征点提取的准确性影响显著。

最后是特征点（如端点和分叉点）的提取。通过分析细化后图像的像素邻域关系，可定位特征点的坐标及其类型。例如，端点表现为仅有一个相邻脊线像素的点，而分叉点则连接三个方向的脊线。这些特征点及其相对位置构成了指纹匹配的基础特征集。

整个处理流程需平衡计算效率与特征保真度，实际应用中常需针对不同的指纹质量（如干燥、潮湿或破损指纹）调整参数或引入预处理步骤。