目录TOC\o"1-2"\u一.设计方案简介PAGEREF_Toc1711611.指纹识别技术PAGEREF_Toc1849312.方向滤波增强算法PAGEREF_Toc320931二.设计条件及主要参数表PAGEREF_Toc2109121.指纹图像的规格化PAGEREF_Toc2702432.求方向图PAGEREF_Toc1817443.滤波增强PAGEREF_Toc2169754.二值化PAGEREF_Toc195896三.设计主要参数计算PAGEREF_Toc217461.锐化处理计算：PAGEREF_Toc600762.二值化计算：PAGEREF_Toc2350073.细化计算：PAGEREF_Toc197787四.设计程序与结果PAGEREF_Toc1816481.Matlab程序如下：PAGEREF_Toc494282.结果：PAGEREF_Toc222399五.设计评述PAGEREF_Toc2137511六.参考文献PAGEREF_Toc104411PAGE\*MERGEFORMAT11一.设计方案简介根据近年来指纹图像增强的算法的研究和发展，现在出现了多种多样的指纹图像增强算法。在自动指纹识别系统中，由于其安全性、可靠性及高效性，使得它在刑侦、信息安全、电子商务等很多领域有着广泛的应用前景。AFIS主要是依靠指纹的细节特征（端点、分叉等）来实现指纹识别的。准确、可靠地提取细节特征是指纹识别实现的前提和基础。细节特征提取的准确性严重依赖于指纹图像的质量，如果指纹的图像比较差，在细节特征提取过程中就会产生大量的伪特征信息，而且会丢失大量的真正的特征信息，从而严重影响整个系统的识别率和误识率。由于现有指纹采集设备的不完善性、对于干燥、潮湿、污渍、老化和严重磨损的手指，往往难以采集到清晰的图像。为了确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性，研究指纹增强算法是十分必要的。用Matlab实现这种方法，既能分步对指纹图像增强算法进行仿真测试，又可以很直观地看到图像方向滤波算法的效果。实验证明，用Matlab实现的处理结果比较理想，满足识别的应用性。本文介绍用matlab实现了指纹图像方向的选取、滤波增强、指纹图像的二值化等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像增强的问题。1.指纹识别技术指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时增加摩擦力，从而更容易发力及抓紧物件。是人类进化过程式中自然形成的。目前尚未发现有不同的人拥有相同的指纹，所以每个人的指纹也是独一无二[1]。由于指纹是每个人独有的标记，近几百年来，罪犯在犯案现场留下的指纹，均成为警方追捕疑犯的重要线索[2]，使得指纹识别技术得到了飞快的发展。现今鉴别指纹方法已经电脑化，使鉴别程序更快更准。指纹识别技术源于19世纪初，科学家依靠指纹纹脊式样的唯一性和式样终生不改变的特性[7]，把某个人同他的指纹对应起来，通过采集他的指纹并与预先保存的指纹进行比较来验证其真实身份。随着现代科技的不断进步与广泛应用，可靠高效的个人身份识别变得越来越需要，每个人的指纹具有惟一性，终身不变，难以伪造，因此指纹识别是替代传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法[1]。指纹图像本身的信息量和数据量是很大的因此直接基于指纹图象的匹配识别是不可取的，而要采用专门高教的指纹识别与处理方法。2.方向滤波增强算法指纹图像具有的方向特性决定了将方向滤波增强算法运用于指纹图像增强的合理性。目前的方向滤波增强算法都是在估计了指纹纹线方向的基础上，构造八方向的滤波模板实现方向滤波增强的。文[1]提出了指纹图像的脊向滤波增强算法，构造了八方向的滤波增强模板，对极值滤波和平滑滤波后的指纹图像进行增强，得到最后的结果，该算法对部分低质量指纹图像增强效果较好。但是该算法通过梯度估计纹线方向，然后将弧度方向量化为八方向，导致运算量较大，繁琐耗时。此外该算法在滤波模板的构造上也存在一些不尽人意的地方。3.Sobel算子方法Sobel算子利用像素点上下左右四个方向像素的权重算法，根据在边缘点处达到极值这一现象进行边缘的检测。其中Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，是一种较为常用的边缘检测方法。二.设计条件及主要参数表在指纹图象处理的流程中，预处理是第一个处理环节．它对原始灰度图像进行平滑、锐化、增强、二值化等处理，从而使细化、特征抽取等操作能够有效进行。在常见的图象处理技术中，通常按处理目的把预处理过程分为平滑、增强、二值化等步