手指静脉识别技术 余文波 第九章matlab程序
根据提供的信息,我们可以总结出以下关于“手指静脉识别技术”的相关知识点: ### 一、手指静脉识别技术概述 手指静脉识别技术是一种生物特征识别技术,它利用人体手指内部的静脉分布作为身份验证的基础。该技术主要通过近红外线对手指进行扫描,获取手指内部静脉图像,并进一步提取特征进行匹配验证。相比于传统的指纹识别等方法,手指静脉识别具有更高的安全性与准确性,因为静脉模式不易被复制或伪造。 ### 二、MATLAB在手指静脉识别中的应用 #### 1. 图像预处理 在手指静脉识别系统中,图像预处理是非常关键的一个步骤。它包括图像增强、灰度化、二值化等一系列操作,旨在提高后续特征提取的准确性和效率。例如,在代码片段中出现的 `guiyihua` 函数很可能就是用来进行图像归一化处理,使得图像亮度更加均匀。 #### 2. 特征提取 特征提取是手指静脉识别中的核心环节之一。通过分析图像中的静脉分布,提取出独特的特征模式用于身份验证。代码中的 `tongji` 函数可能用于统计某个区域内的特定特征,如血管分布密度等。此外,`jibofenge` 和 `chj` 函数分别可能是进行图像分割以及特征选择的方法。 #### 3. 图像后处理 在完成了特征提取之后,还需要对提取到的信息进行进一步的处理,比如噪声去除、特征标准化等,以确保最终的识别结果更可靠。代码中的 `medfilt2` 和 `bwmorph` 函数是用来进行中值滤波和平滑处理,减少图像噪声的影响;`lvbo` 和 `lvboo` 函数可能是用于去除面积较小或长度较短的非血管结构,以提高识别精度。 #### 4. 数据统计与可视化 为了更好地理解和优化手指静脉识别算法,通常需要对处理后的数据进行统计分析,并将结果可视化展示出来。例如,代码中的 `imhist` 函数是用来计算图像的直方图,而 `plot` 函数则是用来绘制这些统计数据的图形表示。这有助于直观地观察和分析手指静脉图像的特征分布情况。 ### 三、具体实现细节 #### 1. 双重循环结构 代码中出现了多个双重循环结构,如 `for i=1:8` 和 `for j=1:10`,这表明程序正在遍历一个二维数组(很可能是手指静脉图像),并对每个像素或小区域进行处理。 #### 2. 数据保存 在完成了一系列处理后,程序会将得到的结果保存到指定路径下的文件中 (`save` 函数),以便于后续的分析和调试。例如,将统计得到的特征值 `count1` 和 `count2` 保存到 `.mat` 文件中。 #### 3. 函数模块化设计 整个程序采用了模块化的函数设计方式,将不同的功能封装成独立的函数单元。这种方式有利于代码的复用和维护,同时也提高了程序的整体可读性。 这段代码展示了如何使用 MATLAB 实现手指静脉识别的关键步骤和技术细节,对于理解手指静脉识别系统的原理和开发具有重要的参考价值。
huidujuzheng1=zeros(90,90);
huidujuzheng2=zeros(90,90);
m=0;
for i=1:8
for j=1:10
m=m+1;
n=0;
for l=i+1:9
for h=1:10
n=n+1;
huidujuzheng1(m,n)=tongji(i,j,l,h);
end
end
end
end
[count1,xl]=imhist(huidujuzheng1);
count1(1)=0;
count1=countl/250;
k=0;
for i=1:9
for j=1:9
k=k+1;
l=0;
for h=j+1:10
l=l+1;
huidujuzheng2(k,l)=tongji(i,j,i,h);
end
end
end
[count2,x2]=imhist(huidujuzheng1);
count2(1)=0;
count2=count2/250;
figure,plot(x1,count1,':',x2,count2)
save('D:\Program Files\MATLAB\R2011a\ceshi\data3.mat','count1','x1','count2','x2');
function [ceshi,m,n]=leichuli(strh,nn)
str=strcat('D:\Program Files\MATLAB\R2011a\ceshi\',int2str(strh),'\',int2str(nn),'.bmp');
k=imread(str);
k=guiyihua(k);
cheshi=zeros(m,n);
cesh=zeros(m,n);
shuchu=jibofenge(k);
k=tianchong(shuchu,20);
k=medfilt2(k);
k=lvbo(k,200);
k=bwmorph(k,'thin',Inf);
ceshi=chj(k,8,50);
ceshi(:,:)=cesh(:,:);
function[minn,maxx]=bianjie(h1)
m=[];
[g,num]=bwlabel(h1,8);
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