本项目为华南理工大学课程设计作品，提供了一套基于MATLAB的手指静脉识别系统源代码。该系统利用图像处理技术，实现个人身份的高安全性验证。
基于MATLAB的手指静脉识别系统源码项目详细内容请参阅《图像处理创新实践.pdf》。本项目的开源许可协议为GPL3.0（除SIFT算法软件包外，该部分的许可协议遵循原作者的规定）。
**项目方案设计介绍**
本项目旨在实现手指图像的预处理和匹配算法，所用数据集包括个人不同手指的图像。首先通过一系列图像处理步骤增强指静脉纹理特征，并突出显示；然后对所有这些图像进行相互间的匹配测试，以检验类内与类间匹配度，观察其是否能够有效区分，并据此计算识别正确率。
在本项目中，由于是基于算法原型的研究性质，我们选择了操作简便的MATLAB R2019b作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统上实现相关算法。整个过程分为以下几个步骤：
**图像预处理**
该阶段旨在增强图像质量并提取手指区域以便后续识别。具体方法包括采用CLAHE（对比限制自适应直方图均衡）、直方图均衡和二值化等技术来提高图像的清晰度；同时利用边缘检测算法实现对手指轮廓的有效定位与特征提取。
**特征提取及匹配**
在该阶段，我们将运用两种不同的策略进行处理：
1. **局部不变性特征提取法：**
这些方法能够识别并描述图像中的关键点及其周边区域，并在此基础上完成相应的匹配任务。
2. **二值化图像模板匹配：**
专门针对经过二值化的手指静脉图，通过预先设计好的模板进行快速而准确的搜索与定位。
5星
