| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-13页 |
| 1.1.1 指纹识别技术简介 | 第8-11页 |
| 1.1.2 图像边缘检测研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 指纹中心点定位研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 图像边缘检测技术的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 指纹中心点定位技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 指纹边缘检测和中心点定位方法基础 | 第18-28页 |
| 2.1 现有图像边缘检测算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 Sobel算子图像边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Canny算子图像边缘检测 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Log算子图像边缘检测 | 第20-21页 |
| 2.1.4 小波变换边缘检测 | 第21-22页 |
| 2.2 现有指纹中心点定位算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于Poincare Index的指纹中心点定位 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于块方向图的指纹中心点定位 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于二维EMD分解的指纹边缘检测算法 | 第28-42页 |
| 3.1 HHT基础 | 第28-29页 |
| 3.2 HHT变换实现过程 | 第29-31页 |
| 3.3 二维EMD分解算法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 二维EMD分解算法描述 | 第31-32页 |
| 3.3.2 局部极值点选取 | 第32-33页 |
| 3.3.3 三角剖分与三次样条插值算法 | 第33-35页 |
| 3.3.4 二维EMD分解算法的仿真实验 | 第35-36页 |
| 3.4 基于二维EMD分解的指纹边缘检测算法 | 第36-41页 |
| 3.4.1 图像纹理特征提取 | 第36-38页 |
| 3.4.2 图像重构 | 第38-39页 |
| 3.4.3 算法实现 | 第39页 |
| 3.4.4 实验仿真 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于滑动窗口的指纹中心点定位算法 | 第42-60页 |
| 4.1 复合滤波器概述 | 第42-44页 |
| 4.1.1 复合滤波器设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 复合滤波器的应用 | 第44页 |
| 4.2 方向图的计算和平滑 | 第44-45页 |
| 4.2.1 方向图计算 | 第44-45页 |
| 4.2.2 方向图平滑与滤波 | 第45页 |
| 4.3 前景背景分离 | 第45-49页 |
| 4.3.1 形态学图像处理 | 第45-47页 |
| 4.3.2 门限处理 | 第47-48页 |
| 4.3.3 图像分割 | 第48-49页 |
| 4.4 滑动窗口的设计 | 第49-53页 |
| 4.4.1 滑动窗口大小的确定 | 第49-50页 |
| 4.4.2 滑动窗口路径设计 | 第50-53页 |
| 4.5 基于滑动窗口的指纹中心点定位算法 | 第53-55页 |
| 4.5.1 指纹图像延拓 | 第53-54页 |
| 4.5.2 算法实现过程 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结果 | 第55-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |