基于MATLAB的指纹识别原理及代码详解（含说明，适用于计算机专业毕业设计）.docx

简介：
本文档深入解析了基于MATLAB平台的指纹识别技术原理与实现方法，并提供了详细的代码示例和注释，非常适合计算机专业的学生用于毕业设计或项目研究。 本段落档详细介绍了基于Matlab的指纹识别技术及其应用流程，包括图像预处理、特征点提取、特征归一化及特征匹配四个核心步骤。 首先，在图像预处理阶段，我们需要对输入的原始指纹图像进行一系列操作以去除噪声和不相关的细节。具体而言，这一步涉及使用Matlab中的图像处理工具箱来读取原图，并执行二值化处理得到黑白指纹图片；随后通过中值滤波去噪、填充空洞及断裂区域并移除小面积的无关部分。 接下来是特征点提取阶段，在此步骤中我们利用minutiae定位算法从预处理后的图像中识别出关键特征点。这些特征点会被存储在一个列表里，以便后续进行匹配操作使用。 在完成上述两个基础环节后进入第三个阶段——特征归一化。这一过程中需要对每个已提取的特征点的位置和方向信息执行标准化处理，以减少不同指纹间的差异性并提升识别精度。具体做法包括读取先前保存下来的特征列表，并计算各特征的方向角度，最后将这些数据存储起来。 最后一个关键环节是匹配阶段，在此步骤中我们将从两幅待比对图像中提取的特征点进行配对操作来确认它们是否来自同一枚指纹。这一步通常采用k-d树算法或局部区域匹配技术完成。通过读取两个特征列表，并利用k-d树方法实施特征点之间的比较，最终输出对比结果。 综上所述，结合以上四个步骤可以构建一个完整的基于Matlab的自动指纹识别系统：从图像预处理到特征提取、归一化以及最后的特征点配对操作均可由该方案完成。