一、一种微机指纹图像处理方法（论文文献综述）
陈欣[1]（2017）在《指纹识别处理关键技术研究》文中进行了进一步梳理由于指纹识别技术的方便易用、高准确性以及低成本等优势,使它在信息安全、电子商务甚至犯罪鉴别中得到了广泛的应用。本文对指纹图像识别的发展历程、发展现状以及其未来的发展趋势进行了调研,特别针对指纹图像的预处理以及指纹匹配的环节进行了详细的分析。分析了指纹图像预处理环节的各个步骤:区域分割、规格化、计算方向图、滤波增强、二值化、细化以及特征提取等步骤,并运用MATLAB进行了仿真,给出了每一步的处理结果以及意义,并在这基础上提出了改进,提高算法的有效性。然后在这基础上,提出了一种新的指纹匹配算法,来提高指纹自动识别的准确性和鲁棒性。并最后通过实验对其进行了测试,同时与其他两种文献中提到的方法进行了对比,结果显示本文的提出的这种指纹识别方案具有更高的可靠性。
冯国松[2]（2012）在《指纹识别算法及其硬件实现研究》文中进行了进一步梳理作为确保军事信息安全的重要环节，我军对信息化军事装备的用户认证提出了新的更高要求。只有快速、可靠、正确地实现认证功能，才能为信息化军事装备遂行作战任务打下坚实的安全基础。传统的“用户名+口令”的装备认证实现技术无法真正确保装备使用者是合法用户。因此，本课题考虑利用指纹图像所具有的唯一性、稳定性和不可复制性等特点，设计并实现新的信息化军事装备认证途径。考虑到战场指纹采集环境恶劣，实时性要求高，传统的自动指纹识别系统AFIS（Automatic Fingerprint Identification System）无法直接用来实现信息化军事装备认证，本文重点研究了低质量指纹图像匹配问题以及指纹图像快速识别问题，具体完成的研究成果如下：提出了一种基于多重特征向量的低质量指纹匹配算法。该算法把指纹特征点信息和指纹纹理信息结合起来，构建一种新的多重特征向量；在考虑了低质量指纹的特点，在分析了RST（Rotation Scaling Translation）模型和仿射变换模型的特点后，提出用最小二乘法建立最具一般性的仿射变换模型代替RTS模型进行低质量指纹的匹配；考虑到应用环境指纹的复杂性，提出采用初匹配和最终匹配两个环节，有效的提高了低质量指纹的匹配效率。提出了一种便于硬件实现的基于相邻特征点的快速指纹图像识别算法。该算法在预处理阶段只保留关键的二值化处理环节与细化处理环节，在指纹特征提取阶段归纳出面向硬件实现的提取方法，最后在分析指纹拓扑结构特点的基础上，利用相邻特征点信息完成指纹图像匹配。设计了一种面向认证的基于FPGA的指纹图像处理模块。详细描述了模块组成原理以及主控程序设计方法，详细探讨了模块中指纹采集电路单元和中央控制单元的器件选型，并且给出了二者间基于SPI接口的通信协议。利用指纹图像处理模块实现了基于相邻特点的快速指纹图像识别算法。给出了该指纹图像识别算法中图像预处理、特征点提取以及指纹匹配等关键环节的硬件编程方法；最后进行了功能验证和性能评估。从结果上看，快速指纹图像识别算法在识别性能和资源占用上达到了较为理想的平衡。
冯才刚[3]（2001）在《一种微机指纹图像处理方法》文中研究指明指纹作为一项很重要的物证,早已用于司法鉴定。计算机指纹自动识别系统的出现,大大提高了指纹鉴定的工作效率,扩大了检索范围。目前国内外已有多家计算机指纹自动识别系统。各家系统基本上都是以专用机或工作站为平台,如法国的Morph系统、美国的Cogent系统、De La Rue系统、日本的 NEC系统,国内的北大方正系统,清华与北京市刑事科学技术研究所的CAFIS系统等。微机指纹系统一开始是以半自动处理方式出现的,前几年由于微机的内存及硬盘容量小,CPU运行速度慢,图形处理功能弱等缺点,限制了微机系统的发展。近几年随着计算机技术的高速发展,微机的速度越来越快,内存、硬盘的容量及可扩充性也越来越大,因此在微机上实现指纹自动识别系统已成为现实。下面介绍一种微机的指纹图像处理的可行方法。
蒋莉[4]（2006）在《指纹模糊识别技术的研究与实现》文中提出每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的,并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别技术。自动指纹识别兴起于上世纪六十年代,其研究目的是利用计算机取代人工分析进行指纹识别,它具有方便、高效、安全、可靠等优点。近年来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现使得自动指纹识别技术越来越多地进入到人们的工作和生活中,如金融安全、数据加密、电子商务等领域。自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术界和商业界的热点之一。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别因其很高的实用性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分广泛的应用前景,是生物特征识别技术的主流。它为人类的个体的定义提供了一个到目前为止最为快捷和可信的方法。 本文从数字图像处理与识别技术的理论知识出发,对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、模糊决策等关键性原理和技术做了详细的分析,并在此基础上开发一个基于模糊决策的指纹识别系统,该系统通过指纹读取设备获取指纹图像,对其进行预处理、提取指纹的细节特征及其位置。在本文中先采用的是从细化二值图像提取特征,再对每个细节特征进行验证,尽量滤除伪特征点,并存入指纹特征库中。然后,把它与指纹库中的模板进行模糊匹配,计算出待识别指纹图像对样本库中各指纹模板的隶属度,最终得到两个指纹的匹配结果。 本文针对传统的指纹预处理算法的不足做了一些改进,如采用多级分割法进行指纹图像分割、基于脊线方向分析对指纹图像进行二值化。在进行指匹配时采用了基于模糊评判的指纹识别方法,阐述了本次研究开发的自动指纹识别原型系统的功能,研究结果表明本文提出的指纹识别方法是可行的、有效的。
甘树坤[5]（2006）在《指纹与人脸识别相关图像处理算法研究》文中研究说明生物特征识别是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术,是当前模式识别和图像处理领域的热点课题之一。图像处理作为生物特征识别技术中的一个重要环节,目前仍存在许多难题没有完全解决,尤其是当采集的特征图像受到噪声或其它外界环境影响较大时的识别效果还不够理想。本文在查阅近年来该领域有关文献的基础上,综合运用图像处理和模式识别技术,深入的研究了指纹图像与人脸图像的处理技术,并开发了相关的图像处理算法。 本文的主要内容如下: （1） 对目前生物特征识别技术的研究现状进行了比较全面的介绍,讨论了生物特征识别系统模型和性能评价等问题,并介绍了目前指纹与人脸识别的原理和主要算法。 （2） 在分析和比较了指纹识别中图像处理技术的基础上,本文对指纹图像的灰度规范化处理、指纹图像模式域的分割、方向场与频率场的计算、指纹图像滤波增强及二值化处理进行了研究和实现,为指纹识别的后续工作提供了保障。 （3） 研究了指纹识别中指纹图像的细化及细节特征提取技术,主要包括:二值化图像的细化处理及细化后处理、指纹图像的细节特征提取等。实验表明,这些算法获得了很好的效果,提高了指纹系统的识别率。 （4） 研究了人脸识别相关的图像预处理技术,包括人脸图像的几何规范化和光照补偿规范化处理,分析测试了图像预处理对识别的影响,为系统选择了合适的图像预处理技术。 （5） 探讨了基于固定模板的人脸区域确定的方法,并通过基于Canny算子的边缘检测算法实现了人脸轮廓的提取,从而为人脸识别能够在有效的区域进行提供了依据。 本文较全面地对指纹识别与人脸识别的图像处理的理论和技术进行了研究和分析,并对指纹和人脸的图像处理增强技术、特征提取、图像分割和人脸轮廓提取等算法进行了研究和实现,为进一步的开发提供了必要的理论和技术支持。
林国清[6]（2003）在《指纹识别中的图像处理研究》文中研究指明随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能够适应现代安全系统的需要。这就要求人们研究更加安全可靠，防伪性能更好的安全的系统，指纹识别技术就是在这种背景下产生的，指纹识别技术是一种安全可靠，可行性高的生物识别技术，它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性。所谓指纹就是在我们的手指表面上的凸凹不平的各种各样的纹路。现代统计学已经表明，指纹具有稳定性和唯一性，也就是说，每个人的指纹终身不变而且与其他人的指纹不同。目前指纹识别技术作一种主要的生物识别技术已经被广泛应用于司法、公安和各种安全防护系统。最近，随着计算机技术和嵌入式系统技术的发展，自动指纹识别技术取得了很快的发展，指纹图像处理技术是自动指纹识别系统的关键技术之一，本论文重点介绍的就是这种指纹图像处理技术。作者收集和分析了近年来大量的国内外的关于指纹图像处理技术的学术文献基础上，分析了指纹图像的特性，提出了对指纹图像的一些合理的假设，并从这些假设出发，提出了一套适用于电容式指纹传感器采集的指纹图像的处理算法，这些算法包括指纹图像的有效区域提取、指纹图像的质量分析、指纹图像的分割、指纹图像滤波、二值指纹图像的细化、特征点的提取、特征点的可靠性分析、指纹图像的点模式匹配等步骤。在本论文中，作者采用了基于方向信息的指纹图像分割方法，并且讨论了该方法的优点和缺点，采取了基于指纹图像灰度值变化量的方法提取指纹图像有效区域，采用了基于种子填充算法的方法给指纹图像滤波，将上述三种算法联合起来用于指纹图像的分割，取得了很好的效果。在本论文中，对指纹图像的细化做了详细的论述，并且给出了用于指纹图像填充的伪语言程序。对从灰度指纹图像上直接提取指纹纹线的骨架进行了尝试。在指纹图像的后处理部分，作者提出了特征点可靠性分析的方法，根据课题实际应用的要求提出了用增加拒识率来提高指纹识别速度的指纹匹配算法，在实际的应用中取得了较好的效果。在本论文的最后，给出了指纹图像处理实际应用的例子，指出了指纹图像处理在实际应用中的一些问题，分析了本论文尚没有完全解决的一些问题。
毛幼菊,马军[7]（1995）在《指纹图自动识别的数字图像处理》文中进行了进一步梳理提出了一种用微机对指纹进行数字图像处理并且自动识别的方法。该方法用ＣＣＤ摄像机摄取指纹图像，图像信号经数字化后存入微机并对其进行各种处理。通过将输入的指纹与所建的指纹库中的指纹比较，从而快速准确地进行指纹识别。该系统可应用在银行储蓄管理和公安侦破等方面。
王凤梅[8]（2019）在《常见根茎类中药材数字图像的特征提取与识别》文中研究指明目的:（1）利用药材横切面显微图像的灰度信息,构建灰度匹配模板,实现与尺度及方位无关的中药材样品图像的自动识别。（2）对药材的性状特征进行客观定量的描述,并通过人工神经网络实现中药种类的鉴别,为中药鉴定智能化研究提供参考依据。方法:（1）随机抽取药材样本用聚乙二醇假包埋法制片,结合显微摄像技术采集药材横切面显微图像。利用图像处理技术,将拍摄得到的视野图拼接融合为显微横切面完整图。对显微拼接图进行脱帽变换、形态学开闭运算、填充等操作得到二值图。在二值掩模图中获取边界点位置,同时基于药材显微组织特征的向心性确定中心点坐标,建立极坐标系。从角向及径向划分网格,提取网格中灰度均值信息,创建原始模板。以70%的样本进行模板训练,15%的样本进行模板验证,15%的样本进行模板测试。模板训练时,将训练样的灰度均值信息在原始模板数字矩阵中扫描匹配得到最佳位置,在该位置上对原始模板进行灰度均值的重新计算。（2）随机抽取药材样本80根,取药材中段,两切面平整,置于白色A4纸上,拍照。对采集的药材横切面图像,利用颜色分量进行目标的分割提取。将分割的彩色图转为灰度图,同（1）中的方法建立极坐标系,划分网格,提取药材横切面整体的灰度均值信息,以此作为构建模板的依据。按（1）中方法的对模板进行训练、验证及测试。（3）随机抽取药材样本60根,同（2）中的方法采集药材横切面图并进行分割提取。对分割的宏观横切面图提取矩形度、离心率、直径、长短轴之比等几何形状特征,在HSV及LAB颜色空间模型下,求得各颜色分量的平均值。将特征量输入BP神经网络进行模式识别,对药材实现分类识别。（4）随机抽取药材样本60根,取药材中段水平置于白色A4纸,拍照采集药材侧面样品图。根据颜色分量差异将目标分割提取,基于最大外接矩逐步剔除背景像素,得到最大内接矩。用灰度共生矩阵法提取药材侧面纹理特征,结合HSV及LAB颜色空间下颜色分量特征值,用BP神经网络进行模式识别实现药材的鉴别。结果:（1）利用灰度模板匹配法对药材显微图像的识别,单模板测试及模板集测试识别率分别为90.1%、92.5%。识别精度较好。（2）利用灰度模板匹配法对药材横切面图像进行识别,单模板及模板集测试识别率分别为92.5%、86.9%。（3）基于药材横切面颜色、形状特征的BP神经网络模式识别,识别率为90.8%;基于药材侧面纹理、颜色特征的BP神经网络模式识别,识别率为98.6%结论:本文应用图像处理技术对中药材灰度、形状、彩色与纹理特征进行提取,对药材的显微鉴别特征及外观性状特征进行客观定量的描述,从而实现了药材种类的鉴别,克服了传统鉴别方法的不足,为中药材形态学质量控制的数字化提供了技术支持。
翟伟[9]（2018）在《DSP嵌入式指纹识别系统关键问题的研究》文中进行了进一步梳理指纹识别是生物识别技术中优点十分明显的一种,相对于人脸识别、瞳孔识别等生物识别技术具有应用广泛、成本低廉、发展时间早、技术相对成熟等优点。自动指纹识别系统的核心是指纹识别技术,虽然指纹识别技术已趋于成熟,但仍存在这一些细小的问题,有一定的优化和改进空间。本文的研究背景是DSP嵌入式指纹识别系统。首先,介绍了生物识别技术及生物识别系统的概况,阐述了指纹识别技术和嵌入式系统的概念与结构,随后,介绍了自动指纹识别系统的流程,重点提出了指纹采集过程中图像质量评估问题、图像处理问题以及指纹识别问题。在收集整理相关指纹识别文献资料基础上,重点解决了指纹图像采集质量不高,DSP模块存储空间分配不合理和指纹识别算法不够优化等主要问题。在指纹采集图像质量评估问题研究中,提出了新的对指纹图像特征点质量进行评估的方法。在DSP模块存储空间分配不合理问题研究中,从指纹分块处理、指纹图像滤波增强、混合编程接口规则、调用函数传递等方面分别进行了研究。在指纹识别算法不够优化问题中,使用区域生长理论对指纹图像分割步骤进行了优化,并对分割后图像进行了形态学处理,包括腐蚀和膨胀,其能有效提升指纹图像质量和识别效率。通过对本文的系统进行测试得到了满意的结果。测试结果表明,本文提出的DSP嵌入式指纹识别系统,在性能和准确率方面有着较大的提升。
王耐[10]（2017）在《牛膝、川牛膝、防风各组织、性状的特征提取与模式识别》文中研究指明目的:建立中药材牛膝、川牛膝、防风横切面显微图像的拼接方法,提取中药材的组织分布特征。由牛膝、川牛膝、防风药材图像,提取中药材的性状特征。结合多种数字图像处理技术,建立以中药材的组织特征、性状特征为参数的药材鉴定系统,实现中药材图像的模式识别,为中药鉴定的研究提供新思路、新方法。方法:组织特征提取、识别方法:取药材样品中段,以聚乙二醇包埋制片法制成横切片。用显微镜和电子目镜依次拍摄整个横切片的显微图像。以Matlab为编程平台,采用基于金字塔式分层搜索策略的块匹配法进行图像配准,用基于直接平均灰度调整的小波融合算法进行图像融合,完成药材的显微图像拼接。运用基于改进的四个方向边缘检测sobel算子和数学形态学开闭运算进行显微图像的分割、特征提取,用BP神经网络法、贝叶斯分类法、k-近邻分类法进行特征的模式识别。性状特征提取、识别方法:采用相机拍摄药材的图像,以Matlab为编程平台,采用基于hsv颜色空间的s分量最佳阈值分割法进行药材图像的分割、特征提取,用BP神经网络法、贝叶斯分类法、k-近邻分类法进行特征的模式识别。最后构建基于Matlab编程平台的药材组织特征、性状特征从图像提取到模式识别的GUI。结果:（1）建立了中药材牛膝、川牛膝、防风横切面显微图像的拼接方法。（2）建立了基于Matlab编程平台的牛膝、川牛膝、防风不同药材显微图像拼接的GUI以及中药材模式识别的GUI。（3）采用k-近邻分类法、贝叶斯分类法、BP神经网络法识别药材特征。在组织特征上,随机选取不同的训练样本,三种模式识别方法对药材的平均识别率分别为93.8%、98.2%、94.7%（n = 75）;在性状特征上,随机选取不同的训练样本,三种模式识别方法对药材的平均识别率分别为64.2%、91.78%、96.22%（n= 150）;同时在综合组织特征和性状特征上,随机选取不同的训练样本,三种模式识别方法对药材的平均识别率分别为91.6%、99.6%、94.7%（n = 75）。实验中采用贝叶斯分类法对综合药材组织特征与性状特征的样本识别率最高（识别率=99.6%）。结论:显微图像拼接中采用基于金字塔式分层搜索策略的块匹配进行图像配准,用基于直接平均灰度调整的小波融合算法进行图像融合既保证了图像拼接的速度,又保证了图像拼接的精度,可用于中药材横切面显微图像的拼接。选用的特征提取方法简便、快捷,适合多种图像的分割以及中药材鉴定特征的描述。比较了多种模式识别方法在不同药材特征上的识别结果,采用贝叶斯分类法识别药材的性状特征与组织特征获得的识别率最高,为中药材自动化识别的方法选择提供依据。构建的中药材自动化识别GUI是一种人机交互的图形用户界面,省去了繁琐的程序代码处理,为中药材的自动化识别提供了更加方便、快捷的操作。
二、一种微机指纹图像处理方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种微机指纹图像处理方法（论文提纲范文）
（1）指纹识别处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外应用和研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 指纹识别处理方案设计 |
| 2.1 软件平台及开发语言简介 |
| 2.1.1 软件平台简介 |
| 2.1.2 开发语言简介 |
| 2.2 指纹识别处理设计 |
| 2.2.1 系统级别的设计 |
| 2.2.2 算法级别的设计 |
| 2.3 指纹识别处理的具体步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 指纹识别处理的关键技术 |
| 3.1 指纹识别预处理 |
| 3.1.1 图像增强 |
| 3.1.2 二值化 |
| 3.1.3 计算方向图 |
| 3.1.4 图像分割 |
| 3.1.5 细化 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.3 指纹匹配 |
| 3.4 一种新的指纹匹配算法 |
| 3.4.1 自对准阶段 |
| 3.4.2 匹配阶段 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 试验结果及讨论 |
| 4.1 指纹识别的评价指标 |
| 4.2 实验结果 |
| 4.3 实验系统演示 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）指纹识别算法及其硬件实现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 指纹认证技术研究现状 |
| 1.2.1 指纹图像采集技术 |
| 1.2.2 自动指纹认证方法 |
| 1.3 课题研究目标与主要内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 基于多重特征向量的指纹匹配算法 |
| 2.1 指纹图像匹配技术 |
| 2.2 基于多重特征向量的指纹匹配算法 |
| 2.2.1 初匹配阶段 |
| 2.2.2 最终匹配阶段 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 实验结果 |
| 2.3.2 性能分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于相邻特征点的快速指纹图像识别算法 |
| 3.1 指纹图像识别技术 |
| 3.2 基于相邻特征点的快速指纹图像识别算法 |
| 3.2.1 图像预处理阶段 |
| 3.2.2 特征提取阶段 |
| 3.2.3 匹配阶段 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验结果 |
| 3.3.2 性能分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 面向认证的指纹图像处理模块设计与实现 |
| 4.1 传统指纹图像处理模块简介 |
| 4.1.1 基于 DSP 芯片的嵌入式指纹处理模块 |
| 4.1.2 基于 ARM 微处理器的嵌入式指纹处理模块 |
| 4.2 指纹图像处理模块的设计与实现 |
| 4.2.1 模块组成原理 |
| 4.2.2 关键器件选型 |
| 4.3 主控程序设计 |
| 4.4 指纹图像采集的实现 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 指纹图像识别算法的硬件实现 |
| 5.1 XUP Virtex-II Pro 开发板简介 |
| 5.2 快速指纹图像识别算法的硬件实现 |
| 5.2.1 二值化算法的硬件实现 |
| 5.2.2 细化算法的硬件实现 |
| 5.2.3 特征点提取算法的硬件实现 |
| 5.2.4 指纹匹配算法的硬件实现 |
| 5.3 快速指纹图像识别算法关键模块的功能仿真与综合结果 |
| 5.3.1 二值化模块仿真与综合结果 |
| 5.3.2 细化模块仿真与综合结果 |
| 5.3.3 特征点提取模块仿真与综合结果 |
| 5.3.4 匹配模块仿真与综合结果 |
| 5.4 快速指纹图像识别算法实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（4）指纹模糊识别技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 第1章 绪论 |
| 1.1 指纹识别技术的发展与应用 |
| 1.1.1 指纹识别的突出特点 |
| 1.1.2 指纹识别技术的发展 |
| 1.1.3 指纹识别技术的研究现状 |
| 1.2 课题背景与意义 |
| 1.3 本文主要完成的工作 |
| 第2章 数字图像处理与识别技术综述 |
| 2.1 数字图像处理与识别技术概述 |
| 2.2 数字图像处理的优点 |
| 2.3 数字图像处理的应用 |
| 2.4 图像的数字化与表示 |
| 2.4.1 图像的数字化 |
| 2.4.2 图像的存储 |
| 2.5 BMP文件格式 |
| 2.5.1 BMP文件组成 |
| 2.5.2 BMP文件头 |
| 2.5.3 位图信息头 |
| 2.5.4 颜色表 |
| 2.5.5 位图数据 |
| 2.6 数字图像处理的基本运算 |
| 2.6.1 数字图像处理的基本过程 |
| 2.6.2 基本运算形式 |
| 2.7 常用的数字图像处理技术 |
| 2.7.1 图像分割技术 |
| 2.7.2 图像增强技术 |
| 2.8 图像识别技术 |
| 2.8.1 图像识别系统 |
| 2.8.2 图像识别方法 |
| 2.9 本章总结 |
| 第3章 指纹识别系统的设计与实现 |
| 3.1 指纹的录入 |
| 3.2 指纹的两类特征 |
| 3.3 指纹的粗分类与匹配 |
| 3.4 指纹图像的预处理 |
| 3.4.1 指纹图像分割 |
| 3.4.2 指纹图像增强及二值化 |
| 3.4.3 指纹图像细化 |
| 3.5 指纹特征提取 |
| 3.5.1 指纹特征的表述 |
| 3.5.2 局部细节特征提取 |
| 3.5.3 细节点特征库的建立 |
| 3.6 基于模糊决策的指纹识别 |
| 3.7 程序总体编程框架 |
| 3.8 部分程序代码 |
| 3.9 系统运行界面 |
| 3.10 本章小结 |
| 第4章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）指纹与人脸识别相关图像处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 生物特征识别技术概述 |
| 1.1.1 生物特征识别技术及应用前景 |
| 1.1.2 生物特征识别技术系统模型与技术指标 |
| 1.2 指纹识别技术 |
| 1.2.1 指纹的基本特征 |
| 1.2.2 自动指纹识别的基本原理和方法 |
| 1.2.3 指纹识别技术研究的难点 |
| 1.3 人脸识别技术 |
| 1.3.1 自动人脸识别的基本原理和方法 |
| 1.3.2 人脸识别技术研究的难点 |
| 1.4 本课题研究背景和内容 |
| 1.4.1 研究背景及意义 |
| 1.4.2 论文的内容与结构 |
| 2 指纹图像的预处理 |
| 2.1 指纹图像预处理技术概述 |
| 2.2 图像去噪及灰度规范化处理 |
| 2.2.1 图像平滑去噪 |
| 2.2.2 灰度统计归一化 |
| 2.3 指纹图像的方向场与频率场 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 方向场的计算 |
| 2.3.3 频率场的计算 |
| 2.4 指纹图像的模式域与背景域的分割 |
| 2.4.1 灰度方差分割算法 |
| 2.4.2 改进的灰度统计分割算法 |
| 2.4.3 方向图分割算法 |
| 2.4.4 复合分割算法 |
| 2.5 指纹图像增强 |
| 2.5.1 概述 |
| 2.5.2 基于方向场和频率场的脊线Gabor滤波增强 |
| 2.6 指纹图像的二值化处理 |
| 2.6.1 自适应局部阈值二值化 |
| 2.6.2 值化后处理 |
| 2.7 实验结果与结论 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 指纹图像的细化及特征提取 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 指纹图像的细化 |
| 3.2.1 基本概念 |
| 3.2.2 全并行细化算法 |
| 3.2.3 SPTA细化算法 |
| 3.2.4 实验分析 |
| 3.3 细化后处理 |
| 3.3.1 毛刺删除 |
| 3.3.2 短线删除 |
| 3.3.3 断线连接 |
| 3.3.4 小孔去除 |
| 3.4 指纹图像细节特征提取 |
| 3.5 实验结果与结论 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 人脸图像的预处理 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 人脸图像几何预处理 |
| 4.2.1 几何变换 |
| 4.2.2 灰度插值 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 人脸图像灰度预处理 |
| 4.3.1 图像平滑去噪 |
| 4.3.2 基于灰度的光照补偿处理 |
| 4.4 人脸库实验测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 人脸区域确定与轮廓提取 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于模板的人脸区域确定 |
| 5.2.1 人脸模板形状确定 |
| 5.2.2 人脸模板参数确定 |
| 5.2.3 实验结果 |
| 5.3 图像的边缘检测 |
| 5.3.1 边缘检测算子 |
| 5.3.3 实验分析 |
| 5.4 基于Canny边缘检测的人脸轮廓提取 |
| 5.4.1 人脸图像的初始化 |
| 5.4.2 人脸轮廓的Canny边缘检测提取 |
| 5.4.3 人脸轮廓提取算法的改进 |
| 5.5 实验结果与结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A FVC2002指纹库部分指纹图像 |
| 附录B BAC2005指纹库部分指纹图像 |
| 附录C CAS-PEAL_R1人脸库部分人脸图像 |
| 附录D BAC2005 FDIB_B人脸库部分人脸图像 |
| 附录E 第二届中国生物特征识别竞赛(BAC2005)评测结果 |
| 附录F 第二届中国生物特征识别竞赛(BAC2005)获奖情况 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 |
（6）指纹识别中的图像处理研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 传统安全技术的弊端及其所面临的挑战 |
| 1.2 生物识别系统简介 |
| 1.3 几种生物识别技术的比较 |
| 1.4 指纹识别技术 |
| 1.5 论文的任务 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 指纹图像的特性分析 |
| 2.1 数字图像的几何特性 |
| 2.1.1 尺寸和位置 |
| 2.1.2 方向 |
| 2.2 纹理图像的特性及描述 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵 |
| 2.2.2 自相关函数法 |
| 2.3 指纹图像的特征及描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 指纹图像的预处理 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 对指纹图像的假设 |
| 3.3 指纹图像质量评估 |
| 3.4 指纹图像的纹线方向计算 |
| 3.5 指纹图像的分割 |
| 3.6 二值图像滤波 |
| 3.7 指纹纹线的细化 |
| 3.7.1 数字图像处理中的细化算法 |
| 3.7.2 数学形态学细化算法 |
| 3.8 直接提取骨架的讨论 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 指纹图像的后处理 |
| 4.1 数字指纹图像的特征表述 |
| 4.2 指纹图像特征的提取 |
| 4.2.1 特征点的提取 |
| 4.3 特征点的可靠性分析 |
| 4.4 指纹图像的比对 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 指纹图像处理的应用及其面临的问题 |
| 5.1 基于指纹识别技术的指纹考勤系统 |
| 5.2 指纹图像处理尚待解决的问题 |
| 5.3 论文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）常见根茎类中药材数字图像的特征提取与识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 第一节 中药质量控制方法的研究概况 |
| 第二节 特征提取与图像处理的研究概况 |
| 第三节 图像识别方法综述 |
| 第四节 小结与展望 |
| 第二章 中药横切面显微图像灰度信息提取与模板匹配 |
| 第一节 横切面显微图像的采集 |
| 一、实验药材 |
| 二、实验试剂与仪器 |
| 三、临时装片制作 |
| 四、显微图像摄取 |
| 第二节 显微图像的预处理 |
| 一、图像拼接 |
| 二、二值化与确定中心坐标 |
| 第三节 模板建立与训练、验证 |
| 一、原始模板的建立 |
| 二、扇形试样图制备 |
| 三、模板训练 |
| 四、模板验证 |
| 第四节 模板测试 |
| 一、单模板测试 |
| 二、模板集测试 |
| 第五节 小结和讨论 |
| 第三章 中药横切面图像灰度信息提取与模板匹配 |
| 第一节 中药横切面图像采集 |
| 一、实验药材 |
| 二、实验试剂与仪器 |
| 三、图像采集 |
| 第二节 药材横切面图像预处理 |
| 一、图像分割 |
| 二、图像灰度化及中心点坐标的确定 |
| 第三节 模板的建立与训练、验证 |
| 一、原始模板的建立 |
| 二、模板训练 |
| 三、模板验证 |
| 第四节 模板测试 |
| 第五节 小结和讨论 |
| 第四章 中药横切面形状、颜色特征提取与模式识别 |
| 第一节 中药横切面宏观图像采集 |
| 一、实验药材 |
| 二、实验试剂与仪器 |
| 三、图像摄取 |
| 第二节 形状、颜色特征提取 |
| 一、形状特征提取 |
| 二、颜色特征提取 |
| 第三节 模式识别 |
| 第四节 小结与讨论 |
| 第五章 中药侧面纹理、颜色特征提取与模式识别 |
| 第一节 图像的获取 |
| 一、实验药材 |
| 二、实验仪器 |
| 三、图像采集 |
| 第二节 纹理、颜色特征提取 |
| 一、纹理特征提取 |
| 二、颜色特征提取 |
| 第三节 模式识别 |
| 第四节 小结与讨论 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文和参与科研情况 |
| 致谢 |
（9）DSP嵌入式指纹识别系统关键问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外指纹识别技术研究现状 |
| 1.2.1 指纹识别技术应用领域 |
| 1.2.2 指纹识别重要性及地位 |
| 1.3 论文需要完成内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 关于指纹识别系统的技术和理论 |
| 2.1 生物识别技术 |
| 2.1.1 生物识别技术概念 |
| 2.1.2 生物识别系统 |
| 2.2 嵌入式系统概述 |
| 2.2.1 识别系统分类 |
| 2.2.2 嵌入式处理器 |
| 2.2.3 嵌入式操作系统 |
| 2.3 DSP模块概述 |
| 2.3.1 DSP的兴起 |
| 2.3.2 DSP发展及特点 |
| 2.4 DSP指纹识别嵌入式系统 |
| 2.4.1 系统的概念和性质 |
| 2.4.2 DSP指纹识别嵌入式系统 |
| 2.4.3 组成DSP指纹识别嵌入式系统硬件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 DSP嵌入式指纹识别系统问题研究 |
| 3.1 指纹识别系统工作原理 |
| 3.2 指纹自动识别流程 |
| 3.2.1 识别算法概念 |
| 3.2.2 指纹采集设备 |
| 3.2.3 图像处理方法介绍 |
| 3.2.4 提取指纹的特征点 |
| 3.2.5 特征匹配分类 |
| 3.3 DSP模块存在的问题 |
| 3.3.1 指纹采集图像质量不高 |
| 3.3.2 空间存储不合理分配 |
| 3.3.3 算法优化程度不够 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 针对DSP嵌入式指纹识别系统的技术改进 |
| 4.1 图像评估特征点的技术改进 |
| 4.2 指纹分块处理节省有效利用存储空间 |
| 4.3 实现指纹图象增强滤波的混合编程 |
| 4.3.1 接口的规则 |
| 4.3.2 调用函数的传递 |
| 4.3.3 混合编程提升算法执行速度 |
| 4.4 图像识别算法优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 改进后的指纹识别系统测试 |
| 5.1 测试内容 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 测试的分类 |
| 5.3.1 时间测试 |
| 5.3.2 功能测试 |
| 5.3.3 拒绝识别率和错误识别率测试 |
| 5.4 指纹图像测试结果 |
| 5.4.1 特征点的提取 |
| 5.4.2 指纹图像匹配 |
| 5.4.3 指纹图像质量测评 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）牛膝、川牛膝、防风各组织、性状的特征提取与模式识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 第一节 牛膝、川牛膝、防风研究概况 |
| 第二节 数字图像处理技术研究概况 |
| 第三节 Matlab图像处理工具箱 |
| 第四节 小结及发展趋势 |
| 第二章 图像拼接 |
| 第一节 图像拼接简介 |
| 第二节 显微图像拼接 |
| 一、仪器和材料 |
| 二、图像采集 |
| 三、图像预处理 |
| 四、图像配准 |
| 五、图像融合 |
| 六、显微图像拼接算法流程 |
| 第三章 特征提取 |
| 第一节 特征提取简介 |
| 第二节 牛膝、川牛膝、防风的组织、性状特征描述 |
| 第三节 牛膝、川牛膝、防风的性状特征提取 |
| 第四节 牛膝、川牛膝、防风组织特征提取 |
| 第四章 模式识别 |
| 第一节 模式识别简介 |
| 第二节 K-近邻分类法、贝叶斯分类法、BP神经网络法的分类原理 |
| 一、K-近邻分类法原理 |
| 二、贝叶斯分类法原理 |
| 三、BP神经网络法原理 |
| 第三节 药材组织、性状特征的模式识别 |
| 第五章 中药材图像识别GUI的构建 |
| 第一节 GUI简介 |
| 第二节 药材显微图像拼接GUI设计 |
| 一、GUI主界面的设计 |
| 二、回调函数的编写 |
| 第三节 药材图像识别GUI设计 |
| 第四节 实验结果与分析 |
| 第五节 小结与讨论 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 统计学审核证明 |
四、一种微机指纹图像处理方法（论文参考文献）
- [1]指纹识别处理关键技术研究[D]. 陈欣. 南京理工大学, 2017(06)
- [2]指纹识别算法及其硬件实现研究[D]. 冯国松. 解放军信息工程大学, 2012(06)
- [3]一种微机指纹图像处理方法[J]. 冯才刚. 刑事技术, 2001(S1)
- [4]指纹模糊识别技术的研究与实现[D]. 蒋莉. 武汉理工大学, 2006(08)
- [5]指纹与人脸识别相关图像处理算法研究[D]. 甘树坤. 大连理工大学, 2006(08)
- [6]指纹识别中的图像处理研究[D]. 林国清. 重庆大学, 2003(01)
- [7]指纹图自动识别的数字图像处理[J]. 毛幼菊,马军. 半导体光电, 1995(04)
- [8]常见根茎类中药材数字图像的特征提取与识别[D]. 王凤梅. 广州中医药大学, 2019(04)
- [9]DSP嵌入式指纹识别系统关键问题的研究[D]. 翟伟. 吉林大学, 2018(01)
- [10]牛膝、川牛膝、防风各组织、性状的特征提取与模式识别[D]. 王耐. 广州中医药大学, 2017(02)