这段简介描述了一个使用C语言编程实现的指纹识别算法的源代码。它为开发者和研究者提供了基础工具来开发或改进指纹认证系统。
指纹识别技术是生物特征识别领域中的重要组成部分。它利用人的指纹独特性进行个人身份认证。本资源提供了一个使用C语言实现的指纹识别算法，涵盖了图像预处理、特征提取和匹配等多个关键步骤，并对其关键技术进行了详细阐述：
1. **指纹图像增强**：此过程旨在提升指纹图像的质量，主要目标是提高纹线对比度并减少噪声。在源代码中可能包含了对原始灰度图进行滤波及直方图均衡化等操作的函数。
2. **求方向图**：该步骤生成一张表示指纹纹线方向的图像，作为后续处理的基础。通常通过计算图像梯度或使用霍夫变换来确定纹线的方向。源代码中应包含一个算法用于每个像素点的方向计算。
3. **二值化**：此过程将灰度图转换为黑白两色以突出显示指纹纹线。该步骤涉及设定阈值，使像素根据其亮度归属到黑色或白色之中。在C语言实现中会找到合适的阈值，用以区分指纹图像的纹线和背景。
4. **细化**：通过迭代删除多余的像素点留下宽度为1的纹线来简化指纹图案。这一步骤可能包括骨架化算法如Thinning算法，使后续特征提取更加容易进行。
5. **特征提取**：此过程识别并编码指纹中的关键特性，比如终结点、分叉点和孤立点等，并将其转化为用于身份验证的向量形式。
6. **特征匹配**：该步骤比较两个指纹特征向量以确定它们是否来自同一个个体。通常使用距离度量（如欧氏距离）或哈希算法来评估相似性，从而实现准确的身份认证。
7. **源代码结构**: `include`目录包含所有必需的头文件和数据结构定义；`src`存放了具体的功能实现代码；而`demos`则提供了一些测试用例及演示程序以帮助理解如何调用这些算法。
本资源对于学习指纹识别系统的原理非常有用，同时也能提升C语言编程技能特别是图像处理方面的知识。研究者与开发者可以利用此资料进行深入的学习和实践。
5星
