指纹预处理算法的研究与实现

论文摘要

随着生物特征识别技术的发展,高精确度的生物特征识别技术正在广泛应用于越来越多的身份验证领域。如:指纹识别、虹膜扫描、视网膜扫描、声波纹、掌纹、面部特征识别等等。其中指纹、视网膜、虹膜三种生物特征识别技术具有相对较高的可信度和准确度。由于指纹的采集相对方便、硬件部分较易实现、指纹识别算法日趋成熟。从综合性能上讲,指纹识别有更高的实用性和可行性。在指纹进行识别之前必须对指纹图像进行预处理,目的是为了去除图像中的噪声,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征,增强图像的可识别性。预处理技术是指纹处理特征点提取的基础也是快速高效进行指纹识别的的关键。本文详细介绍了指纹识别技术的预处理算法,其中包括MATLAB算法仿真部分和DSP实现部分,并着重研究了预处理算法中的指纹图像归一化、图象滤波增强、图像分割、二值化、细化等关键技术。本文提出了改进的Gabor滤波算法,同时对其他预处理部分算法进行了优化,并将傅立叶分析方法应用于指纹图象处理研究中,采用MATLAB实现了本文讨论的所有算法。接着对DSP芯片TMS320VC5509和指纹采集芯片MBF200的结构、工作原理进行了一定的描述。在深入理解指纹预处理算法原理的基础上,提出了有效实现指纹预处理算法的设计方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 生物特征识别技术简介
• 1.1.2 指纹识别技术发展及研究现状
• 1.2 研究指纹预处理技术的意义
• 1.3 本文主要研究内容
• 第2章 指纹预处理算法的基本原理
• 2.1 指纹识别技术的原理
• 2.1.1 指纹采集的原理
• 2.1.2 指纹预处理的原理
• 2.1.3 指纹特征点提取
• 2.1.4 指纹特征匹配
• 2.2 指纹预处理算法介绍
• 2.2.1 指纹图像分割
• 2.2.2 指纹图像的滤波增强算法
• 2.2.3 指纹图像的二值化
• 2.2.4 指纹图像的细化算法
• 2.3 指纹识别系统的性能评价
• 2.4 本章小结
• 第3章 指纹预处理算法的优化及MATLAB 仿真
• 3.1 MATLAB 算法仿真的优点
• 3.2 归一化
• 3.2.1 归一化算法优化
• 3.2.2 归一化MATLAB 仿真
• 3.2.3 归一化处理结果
• 3.3 指纹图像滤波增强
• 3.3.1 空间域滤波算法
• 3.3.2 Gabor 滤波增强
• 3.4 指纹图像分割
• 3.5 指纹图像二值化
• 3.6 指纹图像细化
• 3.7 本章小结
• 第4章 指纹预处理算法的DSP 实现
• 4.1 指纹采集模块简介
• 4.2 DSP 处理模块简介
• 4.3 软件仿真环境
• 4.4 系统实现
• 4.4.1 程序设计流程
• 4.4.2 程序的编译链接
• 4.4.3 设计优化
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢