由于指纹具有唯一性和不变性,长期以来指纹识别一直是个人身份识别最有效的方法之一。自动指纹识别系统(AFIS)是当今图像处理和模式识别领域里的一个重要研究课题,具有很高的实用价值和市场前景。 本文针对自动指纹识别系统中的指纹图像增强、特征提取和匹配识别等关键算法进行了研究。在前人研究的基础上,给出了一些改进的指纹识别算法,经实验证明,取得了良好的效果。 本文的主要工作: 1) 在预处理过程中,依据指纹具有脊线与谷线相间,在局部范围内可以认为指纹脊线和谷线平行的特点,利用Gabor滤波器既有频率选择,又有方向选择的特性,采用Gabor方向滤波的方法,增强脊线和谷线的对比度,去除了图像中的叉连、断点以及模糊不清的部分,得到一幅比较清晰的灰度图像,取得良好效果。 2) 针对局部阂值二值化算法中因阈值跳变而造成的纹线不平滑的问题,本文提出了改进方法。首先利用大津展之算法求出每一子块的二值化阈值,然后进行一元全区间等距插值,作为每一个分子块的阈值,这样就消除了因分块带来的阈值跳变造成的纹线不平滑的问题。 3) 对于细节特征提取,提出了一套在细化后的指纹点线图上提取细节特征以及删除伪特征点的改进方法。对于各种原因产生的伪特征点,分别采用不同的算法加以去除。并根据脊线端点和分歧点的拓扑特性,去除大量的伪细节特征点,具有较强的抗干扰性,为指纹匹配打下了良好的基础。