图3.4 图像预处理界面 3.4指纹识别系统的指纹匹配界面
指纹匹配界面如图3.5。指纹匹配界面的功能介绍：
1.指纹原始图像：点击此按钮可以从指定文件夹中获取想要进行指纹匹配的图片，并将此图片显示在此按钮的正上方（如图3.5所示）。
2.匹配图像：点击此按钮可以将左边的原始指纹图片与指纹图片库中的指纹图片进行一一的对比，并将匹配的图片显示在此按钮的正上方，并且在图片的正上放的文本框中显示出匹配指纹图片的名称-----原始指纹的主人名称（如图3.5所示）。如果指纹库中没有与原始指纹匹配的指纹图片，将弹出警告窗口（如图3.6所示）。按钮右边的下拉菜单可以让你随机查看特征提取后的图像、找特征点后的图像、特征点匹配后的图像。其中的难点是怎样从指纹库中一一读取出其中的指纹图片进行匹配检验，代码如下：
cd('D:\\matlab2012\\matlab2012\\bin\\指纹识别\\图片\\原始指纹图片库\\'); allnames=struct2cell(dir('*.jpg')); %处理jpg文件 [k,len]=size(allnames); %获得jpg文件的个数 for ii=1:len %逐次读出文件 name=allnames{1,ii};
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M=imread(name); ……………
End
3.返回按钮：点击此按钮可以回到主界面的画面。 4.退出按钮：点击此按钮可以退出指纹识别系统。 其中用到的zhiwenpipei（）函数见附件2。
图3.5 指纹匹配界面
图3.6 指纹不匹配是的警告界面
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结论
本文研究了基于小波的指纹识别系统中的预处理技术、指纹匹配技术，通过仿真实验进行论证，并进行了编程实现，兼有理论性和应用性。本文研究的重点是基于小波分析的指纹图像的预处理技术和指纹匹配算法。具体研究成果如下：
1．根据图像噪声的特点，总结了图像去噪的一般方法和步骤。并结合本文主要研究的小波域去噪的方法，对指纹图像在小波域进行了噪声分析。指纹图像经过离散小波变换后，包含噪声的小波系数分为两类：一类小波系数仅由噪声变换后得到，因此其小波变换的幅度随j的增大而减小。另一类小波系数是由噪声和图像细节共同决定的，这类小波系数的幅值大于仅由细节特征构成的系数的幅值
2．在基于小波域滤波指纹图像的基础上，本文又给出了基于小波分析的二值化、细化、压缩编码、图像增强等的一般方法和步骤，并对指纹图像的细化处理进行了改进和后处理，从而完成了指纹图像预处理的整个流程。
3．根据给出的仿真结果的正确性，本文在matlab环境下对指纹图像的预处理算法、指纹匹配算法进行了编程实现。实现了对指纹图像的读取和显示；小波变换和小波域阈值滤波的实现。最后给出了预处理后图片的显示和匹配的指纹图片和名称的显示。
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致 谢
时光飞逝如电，随着毕业论文的完成，大学生涯也已接近尾声。回想这半年的毕业设计我感谢我的老师黄琼雁，他在学习上对我总是耐心指导，严格要求，精益求精，在课题研究和论文创作期间，黄一直是我的良师益友，引导我、督促我，她严谨的治学态度和平易近人的生活方式让我钦佩值得我学习，在此致以最深的谢意。在毕业设计的研究过程中，寝室的所有同学，他们给我提供了良好的学习、工作和生活环境，谢谢他们。我要深深感谢我的亲人，他们无微不至的爱与期望是我一直奋进的动力之源。对他们，不需要说太多的感谢，我想我不懈的努力是对他们最好的回报。
最后，我想感谢这四年中碰到的所有人和事。所有的经历，无论是快乐的还
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