基于ARM的指紋預(yù)處理算法研究與實現(xiàn).pdf

1、指紋識別技術(shù)是一種重要的身份認證手段，同時也是目前應(yīng)用最為廣泛的生物特征識別之一。隨著計算機和微電子技術(shù)的發(fā)展，基于嵌入式的指紋識別技術(shù)越來越多地受到人們的重視和研究，于是嵌入式指紋識別系統(tǒng)在會融業(yè)、電子商務(wù)、安檢等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。在指紋識別系統(tǒng)開始運行前必須對指紋圖像進行預(yù)處理操作，其目的是為了盡可能多地去除指紋圖像中的噪聲，并把它轉(zhuǎn)換成一幅清晰的點線圖，減少存儲量，同時使后續(xù)特征提取更加精確，增強系統(tǒng)識別的可靠性。預(yù)處理算法技術(shù)

2、是整個指紋識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，也是系統(tǒng)性能好壞的關(guān)鍵步驟。
　　 本文就基于ARM的指紋預(yù)處理算法進行研究與實現(xiàn)。研究了指紋預(yù)處理算法當中的圖像規(guī)格化、圖像分割、圖像Gabor濾波增強、二值化、細化等關(guān)鍵技術(shù)。改進了傳統(tǒng)的規(guī)格化算法，采用動態(tài)分塊方式來對指紋圖像進行規(guī)格化，保證在不同小區(qū)域內(nèi)灰度均值和方差有更高的一致性；在指紋圖像分割階段，首先分析了基于灰度方差的圖像分割方法，并對該算法進行改進，提出把指紋圖像劃分為一個個小于脊線寬

3、度的小塊，再利用方差及方差的梯度兩者乘積作為新的特征圖對原始圖像進行分割處理；在指紋圖像增強階段，本文運用了單一方向與多方向相結(jié)合的方式進行Gabor濾波增強。本文研究的預(yù)處理算法都在MATLAB軟件上進行了實驗，結(jié)果表明本文所采用的預(yù)處理算法能夠達到預(yù)期的要求。研究了ARM處理器PXA270和指紋采集傳感器MBF200的結(jié)構(gòu)、工作原理，采用MBF200作為核心制作了USB接口的指紋采集模塊。在軟件方面，裁剪了Linux操作系統(tǒng)，利用Q