【图像识别-指纹识别】指纹特征提取附matlab代码

1 内容介绍

​一 指纹增强

采用Lin Hong等人提出的基于Gabor滤波的方法进行指纹增强，可分为以下步骤：

标准化：标准化是把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，以减少脊线上的灰度差异，方便后续处理。

方向估计：将图像分成的不相交块，对每一块求块内脊线的主方向。如对tr2.BMP求方向图：

图1 左侧为原图 右侧围方向图

用MATLAB函数blkproc对图像分块时还将求出图像的掩模，后期求特征点时可用于除去边界的端点。

图2 图像掩模

频率估算：利用标准化的图像和方向图求每个分块脊线的频率。

分割：将图像分为可恢复区域和不可恢复区域。

滤波：利用由脊线主方向和脊线区域组成的关联信息，用Gabor滤波器来增强脊线结构。

滤波并二值化后的指纹图像见图3。

图3 增强后的指纹图像

二 细化

细化的基本原则是模版法，只有符合图4的模版时才将中心点去除。

图4 细化模版

为了达到更好的效果，采用了MATLAB函数bwmorph，细化后的指纹图像见图5

图5 细化后的指纹图像

三 抽取特征点

为了加快速度，在细化后的图像中，对每个像素点求八领域的像素和n，如果n=7，说明该像素点是端点，如果n=5，说明该像素点是分叉点。

为了除去指纹边缘的端点（伪特征点），需要用到图2的掩模，对该掩模做腐蚀处理，见图6

图6 腐蚀后的掩模

如果得到的端点位于黑色区域就认为是伪端点。

为了除去指纹内部的伪特征点，求两个特征点之间的距离，如果距离小于一个阈值（例如10），则将两个伪特征点都删除。最后抽取出的特征点见图7，其中红色叉号表示分叉点，蓝色空心圆表示端点。

图7 抽取出的特征点

2 部分代码

% RIDGESEGMENT - Normalises fingerprint image and segments ridge region

function [normim, mask, maskind] = ridgesegment(im, blksze, thresh)

im = normalise(im,0,1);  % normalise to have zero mean, unit std dev



fun = inline('std(x(:))*ones(size(x))');



stddevim = blkproc(im, [blksze blksze], fun);



mask = stddevim > thresh;

maskind = find(mask);



% Renormalise image so that the *ridge regions* have zero mean, unit

% standard deviation.

im = im - mean(im(maskind));

normim = im/std(im(maskind));    

3 运行结果

4 参考文献

[1]李金铎. 基于图像处理的指纹识别算法研究[D]. 哈尔滨工程大学, 2016.​

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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