基于复数小波的指纹图像去噪增强方法的中期报告一、研究背景和意义指纹在人类生活中扮演着重要角色，具有唯一性、不变性、普遍性和可靠性等特征，因此被广泛应用于身份识别、犯罪侦查、金融交易等领域。然而，在实际应用中，由于各种因素的干扰，如污垢、汗液、皮屑和噪声等，会导致指纹图像受到弱化、失真和损失等问题，从而影响指纹识别的准确性和稳定性。因此，指纹图像的去噪和增强成为指纹识别研究和应用的重要领域。二、研究目的和内容本研究的目的是提出一种基于复数小波的指纹图像去噪增强方法，以解决指纹图像受噪声污染的问题。具体内容包括：1.基于小波变换的指纹图像分解模型，将指纹图像分解为不同频率的子带。2.选取合适的复数小波作为去噪增强的基函数，提高指纹图像的特征响应能力。3.结合指纹图像的特点，提出用复数小波系数对指纹图像进行阈值处理的方法，实现去噪和增强作用。4.通过实验验证、评价、比较不同方法在去噪和增强方面的效果及其对指纹特征识别的影响。三、研究方法和步骤1.收集指纹图像数据集，在Matlab平台上进行数据预处理和分析。2.将指纹图像进行小波分解，得到不同尺度和频率的子带，分析其特点。3.选取合适的复数小波作为基函数，对指纹图像的子带分别进行小波变换。4.根据指纹图像的特点，为不同频率和尺度的子带设置不同的阈值，并对复数小波系数进行阈值处理，实现去噪和增强。5.根据去噪和增强后的指纹图像特征，进行指纹特征识别，评价方法的效果和指纹识别的正确率。四、预期结果和意义本研究预计能够提出一种新的基于复数小波的指纹图像去噪增强方法，能够有效地去除指纹图像中的噪声和污染，提高指纹识别的准确性和稳定性。此外，该方法对探索和理解小波变换的复数性质和特点有一定的意义。