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【Matlab】Matlab基于遗传算法的指纹识别（源码）【独一无二】

article 2025/2/21 10:31:36

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【Matlab】Matlab基于遗传算法的指纹识别（源码）【独一无二】

目录

【Matlab】Matlab基于遗传算法的指纹识别（源码）【独一无二】
一、设计要求
二、设计思路
1. 指纹图像读取与显示
2. 图像预处理
3. 特征提取（细节点检测）
4. 定义遗传算法匹配问题
5. 应用最佳变换参数对齐并展示结果
6. 子函数定义

一、设计要求

本设计要求基于遗传算法实现指纹识别系统，通过MATLAB平台完成指纹图像预处理、特征提取及对齐匹配。首先，对输入指纹图像进行灰度化、归一化、降噪和对比度增强处理，再利用二值化及骨架细化技术提取出指纹骨架，从而利用形态学方法检测图像中的端点与分叉点作为关键细节点特征。设计中要求构建一组目标特征，通过在细节点上随机添加小幅扰动以模拟真实采集中的微小误差，然后定义适应度函数，通过计算源特征与目标特征在刚性变换（旋转和平移）下的匹配误差，利用遗传算法搜索最优变换参数，实现指纹特征对齐。整个流程要求预处理、特征提取、特征匹配及遗传算法优化各模块均具备较高的准确性和鲁棒性，同时通过图像显示及匹配误差输出直观验证系统效果，确保整个识别系统在复杂环境下能够准确、高效地实现指纹匹配任务。

在这里插入图片描述

二、设计思路

本代码实现了一个基于遗传算法的指纹识别示例，其总体设计思路是：通过图像预处理提取指纹骨架，再利用形态学操作提取细节点特征（端点和分叉点），构造目标特征与源特征之间的匹配关系，最后利用遗传算法优化搜索最优的刚性变换参数（旋转和平移），使得源指纹特征向目标特征对齐，从而实现指纹匹配。下面详细介绍各主要代码块的功能和作用：

1. 指纹图像读取与显示

%% 1. 读入指纹图像
fingerprint = imread('1.png');
if size(fingerprint,3) > 1
    fingerprint = rgb2gray(fingerprint);
end

figure; imshow(fingerprint); title('原始指纹图像');

说明：
此部分负责读取外部指纹图像文件，并判断图像是否为彩色，若是，则转为灰度图。随后显示原始图像，为后续处理提供原始数据基础。

2. 图像预处理

%% 2. 图像预处理（归一化、增强、二值化、细化等）
fingerprint = im2double(fingerprint);
fingerprint = wiener2(fingerprint,[5 5]);  % 简单滤波降噪
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
figure;
subplot(1,3,1); imshow(fingerprint); title('增强后图像');
subplot(1,3,2); imshow(bw); title('二值化图像');
subplot(1,3,3); imshow(bw_skel); title('细化后骨架图像');

说明：
该部分首先将图像数据归一化，然后采用Wiener滤波器进行降噪，并用自适应直方图均衡化增强图像对比度。接着通过全局阈值法二值化图像，利用骨架细化（skel）操作提取指纹的骨架结构。最终，通过subplot显示了增强后图像、二值图像和细化骨架图像，直观展示预处理效果。

3. 特征提取（细节点检测）

%% 3. 特征提取（Minutiae提取）
minutiae = findMinutiae(bw_skel);  

figure; imshow(bw_skel); hold on; title('提取的细节点特征');
plot([minutiae.x],[minutiae.y],'ro');

说明：
调用自定义函数findMinutiae，通过形态学操作分别提取骨架图中“端点”和“分叉点”作为指纹细节点特征，并将这些特征点在图像上绘制出来，帮助验证特征提取的有效性。

4. 定义遗传算法匹配问题

%% 4. 定义遗传算法匹配问题
minutiae_target = minutiae;
for i = 1:length(minutiae_target)
    minutiae_target(i).x = minutiae_target(i).x + randi([-5,5]);
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 

[bestParams,fval] = ga(fitnessFunc,3,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

说明：
这一段首先构造目标特征minutiae_target，通过在原始特征上添加小幅随机扰动，模拟实际应用中采集指纹时的微小变化。随后定义了适应度函数fitnessFunc，其中调用子函数alignmentFitness来衡量在给定旋转和平移参数下源特征与目标特征的对齐误差。设置了遗传算法的参数（种群大小、最大代数等）以及参数的上下界，再调用ga函数获取最优参数，即寻找使匹配误差最小的旋转角度和平移量。
## 总结

5. 应用最佳变换参数对齐并展示结果

%% 5. 应用最佳变换参数对源特征进行对齐并查看结果
bestTheta = bestParams(1);
bestTx   = bestParams(2);
bestTy   = bestParams(3);

% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 

imshow(bw_skel); hold on;
plot([minutiae_target.x],[minutiae_target.y],'g*', 'DisplayName','目标特征点');
plot([aligned.x],[aligned.y],'ro', 'DisplayName','对齐后源特征点');
title('遗传算法对齐结果');
legend show;

fprintf('优化后的匹配误差为: %f\n', -fval);

说明：
利用遗传算法求得的最优参数，构造旋转矩阵并将每个源特征点进行刚性变换（旋转+平移），从而实现特征对齐。然后在图像上同时显示目标特征（绿色星号）和对齐后的源特征（红色圆点），直观反映对齐效果，同时输出匹配误差。
在这里插入图片描述

6. 子函数定义

function minutiae = findMinutiae(bw_skel)
    [endpoints_x, endpoints_y] = find(bwmorph(bw_skel,'endpoints'));
    [branchpoints_x, branchpoints_y] = find(bwmorph(bw_skel,'branchpoints'));

    % 简单组合一下
    all_x = [endpoints_y; branchpoints_y];
    all_y = [endpoints_x; branchpoints_x];

    minutiae = struct('x',num2cell(all_x),'y',num2cell(all_y));
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
% 此处略去 至少10行代码 
    end

    % 平均误差
    avgError = mean(errors);
    % GA要求最大化适应度，所以适应度为误差的负值
    score = -avgError; 
end

说明：

findMinutiae：利用bwmorph函数提取细化图像中的端点和分叉点，并将二者组合成一个结构体数组，作为指纹特征点的表示。
alignmentFitness：依据传入的旋转角和平移量构造刚性变换，对源特征点进行变换后计算与目标特征点之间的欧氏距离，最后返回平均误差的负值，作为遗传算法优化时的适应度评价标准。

## 总结

整体设计思路是先通过图像预处理和骨架化提取指纹细节点，再利用遗传算法针对对齐问题搜索最佳刚性变换参数，使源特征与目标特征达到最佳匹配。各代码块之间逻辑清晰，预处理、特征提取、目标构造、适应度定义与参数优化环环相扣，体现了传统图像处理与进化算法相结合的指纹识别方法。

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