摘 要

指纹识别，在当今社会被广泛应用于许多领域，比如犯罪证据提取，门禁安保，IT产品验证，虚拟账号登陆，居民身份信息登记等，于2008年成功举办的北京奥运会，就仍然在安保中大范围的使用了指纹识别这一历史悠久却又历久弥坚的识别技术。但是由于指纹识别对于提取的指纹精度有一定的要求，以此提取指纹的细节特征级纹路，但是由于指纹采集设备的重复使用可能带来的干扰，以及手指的磨损或是特殊情况造成提取到的指纹图像不够清晰。这时，我们就会使用到本文的研究内容所涉及到的指纹图像的增强。

指纹图像增强的课题几乎在指纹识别这一技术出现的同时就应运而生了，常规的方法是通过灰度调节或者简单的滤波增强。而本文所研究的指纹增强方法则是在此基础上，确定Gabor 小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强，实验证明，此方法能够在一定程度上，达到降噪，以及提高纹路清晰度的作用。

本文所涉及到的实验都是基于MATLAB软件，该软件是有MathWorks公司出品的一款数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。该软件与C、VC、JAVA等编程语言兼容，支持GUI编程，在数学应用与软件支持方面达到了很好的平衡。而本文研究的Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征，且Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别，并取得了良好的效果。

gabor滤波用于指纹预处理，可以使原始指纹图像中断点、模糊、分叉的部分得到厘清和恢复；但是，该方法过于依赖纹线方向信息以及规格化效果，具有一定的局限性。本文的实验主要用于实践该方法的可行性，并对误差范围进行论证。

关键词：gabor滤波器 指纹识别 指纹增强 MATLAB 图像降噪

Abstract

Fingerprint recognition, in today's society is widely used in many fields, such as criminal evidence had been obtained, access control security protection, IT product certification, the virtual account login, resident status information registration, etc., in the 2008 success of the Beijing Olympics, will remain in the security CUHK the scope of the use of fingerprint identification but enduring a long history of recognition. However, because the fingerprint fingerprint recognition accuracy for the extraction of certain requirements for fingerprinting the details of the characteristics of this class lines, but due to repeated use fingerprint equipment possible interference and the fingers Mosunhuoshi result of exceptional circumstances extracted fingerprint images are not clear enough. At this time, we will use the contents of this research involves the fingerprint image enhancement.

The subject of fingerprint image enhancement in fingerprint recognition is almost the same time the technology appears to emerge, and conventional methods or simply by adjusting the filter intensity increased. The study in this paper fingerprint enhancement is on this basis, determine the direction and frequency of Gabor wavelet parameters, and set a direction according to local patterns and frequency of automatic adjustment of the region as a filter range on fingerprint image enhancement, experimental prove that this method can to some extent, to noise reduction, and increase the role of definition lines.

Involved in this experiment are based on the MATLAB software, MathWorks Inc. has produced a mathematical software for algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation of high-level technical computing language and interactive environment. The software with C, VC, JAVA and other programming language compatibility, support for GUI programming, application and software support in mathematics achieve a good balance. In this paper, the Gabor function, which can be different scales in the frequency domain, different directions extract relevant features, and Gabor function and biological role of the human eye is similar, so often used as texture recognition, and achieved good results.

gabor filter for fingerprint preprocessing, can break the original fingerprint image, fuzzy, bifurcation of the partially clarified and recovery; However, this method is too dependent on ridge orientation information, and standardized results, with some limitations. This experiment is mainly used for practical feasibility of the method, and demonstrate the error range.

Key words : gabor filter , fingerprint , fingerprint enhancement , MATLAB and Image Denoising

目录

摘要 - 1 -

Abstract - 2 -

目录 - 4 -

第1章 绪论 - 5 -

1.1引言 - 5 -

1.2 指纹识别及其指纹图像增强技术的研究现状 - 5 -

1.3 课题研究方案 - 7 -

1.4 论文布局及内容提要 - 8 -

1.5 gabor滤波器简介 - 8 -

1.6 gabor滤波器应用于指纹增强的研究历程 - 9 -

1.7 matlab简介 - 11 -

第2章 基于gabor滤波器的指纹图像预处理过程 - 13 -

2.1 理论指纹图像预处理过程流程图化简介 - 13 -

2.2 指纹图像预处理过程 - 13 -

第3章 基于matlab的指纹图像预处理过程代码及效果展示 - 23 -

3.1 GUI界面搭建 - 23 -

3.2 导入原始指纹图像及程序关闭 - 24 -

3.3 求取方向图 - 26 -

3.4 gabor滤波实现 - 26 -

第4章 常规指纹图像预处理与基于gabor滤波器的指纹图像增强方法的效果比较 - 28 -

4.1 常规灰度调节二值法处理原始指纹图像 - 28 -

4.2 基于gabor滤波器的指纹图像识别预处理结果与常规方法处理结果对比 - 29 -

第5章 总结及展望 - 30 -

5.1 研究总结 - 30 -

5.2 学科展望 - 31 -

参考文献 - 32 -

致谢 - 34 -

第1章 绪论

1.1引言

指纹识别（Fingerprinting），是运用人体指纹终身不变、唯一和方便的特性进行生物学识别。它牵涉到指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。被广泛的运用于犯罪证据提取，门禁安保，IT产品验证，虚拟账号登陆，居民身份信息登记等领域。而我此次所做的设计，主要是应用于指纹图像增强方面。

目前指纹识别技术与人脸识别技术一样，虽然前景光明，但是仍然存在一些局限性，人脸识别技术我们在此暂且不论，就指纹识别技术而言，指纹提取设备与人体手指状况等诸多因素所造成的指纹图像不清晰，难以识别的情况时有发生，而图像增强技术就能将这一应用瓶颈。指纹图像的多种增强技术已被广泛使用，而我此处所要研究的改善手段则是基于gabor滤波器的指纹图像增强方法。此方法，比常规的滤波方法更为精确，降噪效果更好。

1.2 指纹识别及其指纹图像增强技术的研究现状

(1)应用发展历程

指纹的运用自古便有，我国古代的签字画押，正式利用的指纹。1684年，植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。1880年，Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后，英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。当然，以当时的精度及使用普及程度，自然是完全无法与当今社会相提并论。虽然如今由于指纹提取设备的应用，指纹图像的精度已经得到了质的提高。但是指纹图像的后期处理依然能够将指纹图像的噪音降低，减少由此可能造成的误差和错误。