指纹识别预处理和特征点提取——Matlab代码实现

指纹识别预处理和特征点提取——Matlab代码实现

指纹识别是一种常见的生物识别技术，在实际应用中有广泛的用途。而指纹预处理和特征点提取则是指纹识别中至关重要的步骤之一，对准确率起到了至关重要的影响。因此，在本文中，我们将介绍指纹预处理和特征点提取的算法原理，并提供Matlab代码实现，以供参考。

一、 指纹预处理

指纹图像的预处理包括灰度化、增强、细化等步骤。在这些预处理方法中，细化算法显得尤为重要。细化算法的主要目的是减小指纹图像中细节的宽度，从而能够更精确地提取特征点。在这里，我们将介绍Zhang-Suen细化算法的具体实现步骤。

1. 灰度化

首先，我们需要将指纹图像转化为灰度图像。这可以通过将RGB图像转换为灰度图像来实现。在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数来完成这个步骤。

2. 增强

在灰度化之后，我们需要对灰度图像进行增强处理。这可以通过直方图均衡化来实现。在Matlab中，我们可以使用histeq函数来完成这个步骤。

3. 细化

细化算法实现起来较为复杂，但是在Matlab中，我们可以使用bwmorph函数来非常轻松地实现Zhang-Suen细化算法的实现。具体代码如下：

BW2 = bwmorph(BW,'thin',Inf);

其中，BW表示输入的二值图像，BW2表示输出的细化后的二值图像。'thin’表示使用的细化算法，Inf表示执行的最大迭代次数。

二、 特征点提取

特征点提取算法主要