指纹作为人类的特征信息,它具有唯一性(uniqueness)和不变性(immutability)。正因为这两个性质,指纹识别对于个人身份鉴证具有十分重要的意义。从十九世纪中期,现代指纹识别的起源,到现在,已经有一百多年的历史。它一直是科学家和工程技术人员们研究的热点课题,在这一领域已经取得了许多令人瞩目的成就,并且已经实现了一些初步应用。 指纹识别的整个过程包括指纹采集、指纹图像增强、图像后处理、特征提取和匹配步骤。因此,指纹识别是一个多学科交叉的研究方向,它融合了指纹传感技术、图像处理和模式识别等学科的知识。基于以上的原因,本文从理论和实验两方面,重点对指纹图像采集、指纹图像增强和增强后处理进行了深入的分析和研究。主要成果如下: 基于小波变换,针对低质量指纹图像提出了增强改进算法。利用小波变换的高低频分解特性,结合指纹图像方向场信息,去除原始指纹图像中的噪声信号,并将图像进行二值化分割,同时保留了原始图像中指纹脊线的重要特征,实现了图像增强的目的。 提出了指纹图像增强后处理(post-enhancement)算法。在指纹图像细化后,在图像中可能会有一些短刺、短脊以及类似于气泡的特征出现,本论文通过将大量增强处理后的图像与原始图像进行比较发现,这些特征几乎都是伪特征。而这些伪特征会严重影响到后续的指纹特征提取和匹配,因此必须将它们去除掉。通过大量实验研究和分析,这些伪特征基本上可以分解为端点和分叉点这两种基本的特征,而往往这两种基本特征是相伴出现在短刺、短脊以及类似于气泡的这些特征中的。该算法根据伪特征的这个特点以及利用区域像素统计阈值,在所有可能的特征点周围进行搜索,寻找在极小邻域内成对出现的特征点(这些特征点几乎都是伪特征点)并对它们进行消除,取得了理想的结果。 设计并实现了基于FPS200的指纹图像采集系统,该系统包括外部MCU硬件电路、串口通讯电路、计算机参数设置和采集软件等。对该系统进行采集实验,得到了在不同参数下的图像采集结果,通过比较和分析,从而确定了芯片的运行参数、外围电路和通讯协议。 最后,利用自行研制的基于FPS200芯片的指纹图像采集实验系统,对本文提出的低质量指纹图像增强算法和后处理算法进行了大量的实验验证。实验结果表明:本文提出的基于小波变换的低质量指纹图像增强算法能有效增强指纹图像,指纹图像增强后处理算法能有效地消除伪特征,从而提高了低质量指纹图像的识别率。