VC011指纹识别系统

沈阳理工大学学士学位论文PAGEPAGEVIII摘要由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。本文针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,设计了一种新的指纹匹配方法,即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法.实验证明,该算法匹配速度很快,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术.关键词:指纹图像增强，细化，特征提取，特征匹配，二值化，指纹图像滤波AbstractDuetotheuniquenessandinvariabilityoffingerprints,andbetterfeasibilityandutilityoffingerprintverificationtechnology,theautomatedidentificationbasedonfingerprintsisbecominganattractivealternativetothetraditionalmethodsofidentification.Inthispaper,wehaveanalyzedtheimageprocessingoffingerprintimageswhicharebasedonwaveletstransforms.Theimageprocessismainlycomposedoftwosections,whicharefingerprintfilteringprocessandfingerprinttheenhancementwhicharebasedonwaveletstransform.Atthesametime,theretobeintroducethefingerprintpreprocess.Thefingerprintpreprocessistoremovenoiseanditwilltranslateintoaplainpoint-lineimage,whichisconvenientforextractingtheperfectfingerprintcharacter.Becausethefingerprintmatchingalgorithmbasedonpointpatternmatchingisnotquickenough,anewfingerprintmatchingalgorithmispresentedhere.Linesmatchingtechniqueisusedinthealgorithmforseekingpairsofreferenceminutiae.Throughexperiments,thealgorithmisprovedaccurate,quick,andinvariabletotranslationandrotationofimages.Accordingtofingerprintimagesofmoderatesizes,theneedsofonlineapplicationcanbemet.Thealgorithmisexpectedtobeaconvenientandeffectivefingerprintmatchingtechnique.Keywords：fingerprintimageenhancement，featureextraction,featurefingerprintimagecompressionthinning,matching,目录绪论指纹自动识别技术的历史、现状和未来…………1本文的主要研究工作………………22VisualC++环境下图像的小波变换及指纹图像处理小波的基本理论………………3小波分析图像处理……………………3连续小波变换…………5离散小波变换…………6指纹图像二维小波变换概念及算法…………………7二维小波变换编程实现及运行结果…………………8基于小波变换的指纹图像滤波处理…………20小波系数的频域分布………………21基于小波变换的图像滤波处理……21指纹图像的低通滤波的实现及运行结果…………21指纹图像的高通滤波及编程实现和运行结果……25指纹灰度图滤波……………………30方向加权中值滤波算法……………32基于小波变换滤波处理的结论……36基于小波变换的指纹图像增强处理及实现…………………37图像增强及技术的基本思想…………37基于小波的指纹图像增强算法………38指纹图像增强处理的VC++编程实现及运行结果……41指纹图像的平滑及VC＋＋编程实现…………………46指纹图像中值滤波及VC＋＋编程实现………………60指纹图像梯度锐化和拉普拉斯锐化…………………70基于VisualC++指纹图像的预处理预处理概述…………………78指纹方向图及其提取算法…………………78指纹图像二值化及图像滤波去噪…………82指纹图像细化及算法编程实现……………84指纹图像细化后去噪………91本章总结……………………91VisualC++环境下指纹特征提取及匹配指纹细节特征提取…………92指纹的细节匹配……………965全文总结……………104致谢…………………………105参考文献……………………106附录英文原文………………107汉语翻译………………1121绪论1.1、指纹自动识别技术的历史、现状和未来自动指纹识别技术是一种有着广泛应用背景的身份鉴定技术。本论文主要介绍了自动指纹识别系统的指纹图像处理和指纹匹配两部分。指纹识别的基本原理为：采用细节点坐标模型来做细节匹配，即对指纹的脊线末梢和指纹的脊线分支点提取特征点来鉴定指纹。具体的自动指纹识别系统框图见图1-1。图1-1自动指纹识别系统框图考古证实，公元前7000年到6000年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别己经开始应用。考古发现，在这个时代，一些粘土陶器上留有陶艺匠人的指纹，中国的一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在Jercho的古城市的房屋留有砖匠一对大拇指指纹的印记等。虽然指纹的一些特征己经被人们认识和接受而不能证明，但指纹己广泛应用社会的各个方面。19世纪初，科学研究发现了至今仍然承认的指纹的两个重要特征：一是两个不同手指的指纹脊线的式样(ridgepattern)不同，另外一个是指纹脊线的式样终生不改变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。(主要代表性的事件有：1896年阿根廷首次应用，然后是1901年的苏格兰，20世纪初其他国家也相继应用到犯罪鉴别中)20世纪60年代，由于计算机可以有效的处理图形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。从那时起，自动指纹识别系统AFIS在法律实施方而的研究和应用在世界许多国家展开。20世纪80年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代替IC卡。现在(90年代后期)，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。对指纹识别技术来说，被广泛接受意味着在影响千万人的日常生活的各个地方使用。通过取代个人识别码和口令，指纹识别技术可以阻止非授权的访问，可以防止盗用ATM、蜂窝电话、智能卡、桌面PC、工作站及其计算机网络；在通过电话、网络进行的金融交易时进行身份认证；在建筑物或工作场所，指纹识别技术可以取代钥匙、证件、图章和卡阅读器。然而，必须指出的是，指纹识别技术到目前在国内乃至世界上仍未普及，其主要原因是：(1)速度慢，目前一般系统辨别时需要数秒钟甚至更长；(2)价格高，系统过于昂贵；(3)性能差，错误拒识率（FalseRejectRate：FRR）和错误接受率（FalseAcceptedRate：FAR）过高。因此，对快速而精确的指纹识别方法的研究有着重要的科学意义和应用价值。一般来说，一个指纹自动识别系统(AutomatedFingerprintIdentificationSystem：AFIS)主要包括指纹图像提取子系统、指纹识别子系统和指纹压缩存储子系统几个部分组成。其中，指纹识别子系统是整个系统的核心部分，包括指纹图象处理、特征提取、指纹分类及匹配等四部分。本文将主要对指纹图象处理和特征提取的部分算法加以讨论和研究。1.2、本文的主要研究工作本文主要的研究内容是在VC++环境下实现指纹图像的小波变换和预处理，同时还研究指纹特征提取及匹配算法问题。全文对小波的基本理论进行了简要介绍，并对指纹图像小波变换的实现、基于小波变换频率特性的应用——指纹图像滤波处理、指纹图像增强处理的理论以及VC++编程实现进行了比较深入地研究，并列出了实现程序。此外，本文还在对指纹图像的预处理方法进行分析和研究的基础上，提出了一套指纹预处理算法，采用该算法可以得到清晰的指纹点线图，效果较为突出。第2章VC++环境下小波变换及指纹图像处理2.1小波的基本理论2.1.1小波变换是最近20多年来发展起来的用于信号分析和信号处理的一种新的域变换技术。由于小波变换是把信号在不同尺度上进行小波展开，它更适合于处理突变信号和非平稳信号。小波变换技术已受到人们极大的重视。Fourier变换是数学分析中最古老的学科之一，即一个信号可表示成一系列正弦和余弦函数之和。但Fourier变换只有频率分辨率而没有时间分辨率，这就意味我们可以确定信号中包含的所有频率，但不能确定具有这些频率的信号出现在什么时候，只适宜处理平稳信号。在非平稳信号的分析中，人们希望存在一种变换函数，能够满足在高频信号中，有相对小的时间间隔以便给出较高的精度，而在低频信号中能够以相对较宽的时间间隔给出完全的信息。小波是有限宽度的基函数，这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的，它们是有限宽度的波。基于它们的变换称为小波变换。小波变换具有时间一频率自动伸缩能力，这种能力可以在任何希望的频率范围上产生频谱信息。小波理论的提出可追溯到1910年Haar提出的规范正交基。1975年Caldern发表了接近小波级数展开的再生公式，1981年Stromberg对Harr系进行了改进，证明了小波函数的存在性。1984年法国地理学家Morlet在分析地震波的局部性质时引入了小波的概念，继而Y.Meyer于1986年创造性地构造出了具有一定衰减性的二进小波函数，扫除了人们对于小波函数是否存在的疑虑，从而真正掀起了小波研究的热潮。同年，S.Mallat将多分辨率分析的概念引入了小波分析及小波函数的构造中，并将小波函数的构造统一于多分辨率分析的框架之下，同时，Mallat提出的快速算法使小波变换从理论研究进一步走向各种应用领域。1988年Daubechies构造出了具有紧支集的正交小波集。1989年，Goifman,Meyer和Quake等引入了小波包。1990年，崔锦泰和王建忠构造了基于样条函数的单正交小波函数。1992年，Coher,Daubechies,Feauv