MATLAB图像处理
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
Matlab技术在图像处理中的应用
Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。
而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。
1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。
例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。
另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。
2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。
Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。
例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。
另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。
Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。
例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。
另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。
这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。
Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。
通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
MATLAB中的图像处理技术详解
MATLAB中的图像处理技术详解图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域都有重要的应用。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。
本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。
1. 图像读取和显示首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。
MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。
读取的图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。
读取之后，我们可以使用imshow函数将图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。
2. 灰度转换在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方便后续的处理和分析。
MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表示灰度级。
3. 滤波操作滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等处理。
MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。
4. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。
MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。
这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。
5. 图像分割图像分割是将图像分成若干个不同区域或者物体的过程，其在图像处理和计算机视觉中具有重要的意义。
MATLAB中提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的分割、基于区域的分割以及基于边缘的分割等。
这些算法可以根据要求对图像进行有效的分割，以满足用户的实际需求。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和图像识别领域。
在这篇文章中，我们将探讨一些在Matlab中进行图像处理和图像识别的实用技巧。
一、图像预处理在进行图像处理前，我们通常需要对原始图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
图像预处理的目标包括去噪、增强和归一化等。
1.1 去噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会影响后续处理的准确性。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的是使用统计滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器能够有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。
1.2 增强图像增强可以使图像更加清晰、对比度更强、细节更明显。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度拉伸等方法进行图像增强。
直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像的直方图分布更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。
而灰度拉伸则通过调整图像的灰度级范围，使得图像的亮度更加均衡。
1.3 归一化当我们需要对不同尺寸、不同亮度、不同对比度的图像进行处理时，通常需要将它们归一化到相同的尺寸、亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用像素重采样和直方图匹配等方法进行图像归一化。
像素重采样通过重新排列图像的像素来改变图像的尺寸，而直方图匹配则通过调整图像的直方图分布来改变图像的亮度和对比度。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的关键步骤，它可以将图像中的信息抽象成一组用于表示图像的特征。
在Matlab中，常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，它可以用于区分不同目标或者图像的不同部分。
在Matlab中，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等方法来提取图像的颜色特征。
颜色直方图统计了图像中每个颜色的像素数目，而颜色矩则描述了图像的颜色分布情况。
颜色共生矩阵则反映了不同颜色之间的相对分布情况，从而提取出图像的纹理特征。
如何进行MATLAB图像处理
如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。
而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。
二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。
一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。
图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。
1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。
例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。
该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。
MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。
例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。
该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后，我们可以探索一些常见的图像处理技术。
以下将介绍几个常用的技术，并给出相应的MATLAB代码示例。
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法图像处理是一门涉及数字图像的处理技术和方法的学科，它可以帮助我们从图像中获取有用的信息，并改进图像的质量。
Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，也是图像处理的重要工具之一。
本文将介绍在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法。
一、图像的读取和显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，该函数会返回一个包含图像像素值的矩阵。
通过imshow函数可以将图像显示在Matlab的图像窗口中。
同时，也可以使用imwrite函数将处理后的图像数据保存为图像文件。
二、图像的预处理在进行一系列的图像处理操作之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续处理步骤的效果。
常见的图像预处理方法包括灰度化、降噪、增强对比度等操作。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示了该像素的亮度。
2. 降噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
为了提高图像质量和后续处理的准确性，可以使用图像降噪方法来减少这些噪声的影响。
Matlab中提供了一些常用的降噪函数，如medfilt2、wiener2等，可以根据实际需求选择合适的方法来降噪。
3. 增强对比度对比度是指图像中不同亮度之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像细节会变得不明显。
为了提高图像的可视化效果，可以使用一些增强对比度的方法。
例如，可以使用imadjust函数对图像的像素值进行调整，以拉伸图像的灰度级范围。
三、图像的滤波滤波在图像处理中起到了非常重要的作用，可以用来平滑图像、提取图像的边缘等。
在Matlab中，提供了多种滤波函数，可以根据需求选择合适的滤波方法。
1. 均值滤波均值滤波是一种常见的平滑滤波方法，可以用来消除图像中的高频噪声。
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● dpi的数值越大，图像越清晰
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi
●图像分辨率通常是以像素数来计量的，如：640×480，
注：640为水平像素数，480为垂直像素数。
丌同分辨率下的图像：
1024 ×1024 → 512 × 512 → 256 × 256 → 128 × 128 → 64 × 64 → 32 × 32
5 图像处理
图像变换： fft2(傅里叶变换)、dct2(离散余弦变换)、 radon(Radon变换)、 ifft2/idct2/iradon…. 图像类型转换 rgb2gray(彩色转灰度)、im2bw(转为2 值图像) 空域滤波 filter2(线性平滑滤波)、wiener2(维纳滤
直方图均衡化
使一输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数（即输 出的直方图是平的） 进一步的作用在于图像比较和分割 实际是完成直方图变换：DB＝f(DA)
累积分布密度为 变换
1 cdf ( D) A0
D
0
H (u )du
f ( D) Dm cdf ( D)4 图像操 Nhomakorabea的基本函数
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
imread() / imwrite() /imshow imresize(A,[mrows ncols],method) 图像缩放，A为缩放因子，method为nearest(默认)(最近邻揑 值)bilinear(双线性揑值)bicubic(三线性揑值) imrotate(A,angle,method) 图像逆时针旋转，angle为角度 imcrop(A,rect) 图像剪切，其中rect为[x y width height] imhist(): 图像直方图计算和显示 histeq(): 直方图均衡化 imnoise(): 图像中添加噪声 ……
输出图像
图像细化
图像修饰
二值化
指纹识别系统
图像剪裁：将原始指纹图像应用一定的算法进行剪切，在基本不损失有 用的指纹信息的基础上产生一个比原始图像小的指纹图像，减少数据量。 图像平滑：去除噪声干扰，而又不使图像失真 锐化处理：为强化指纹纹线间的界线，突出边缘信息，利于二值化 二值化：对于锐化后的图像，其直方图有明显的双峰，故易于选取阈 值进行指纹图像二值化。 修饰处理：指纹图像经过二值化后，纹线边缘往往有凹凸不齐，为使图 像整洁，边缘圆滑，需要进行修饰处理。 细化处理：所关心的不是指纹的粗细，而是指纹的有无，因此，在不破 坏图像连通性的情况下去掉多余的信息
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
3 图像的直方图
定义：灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素 的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰 度级，纵坐标是灰度级出现的频率。
直方图计算
依据定义，若图像具有L（通常L=256,即8 位灰度级）级灰度，则大小为MxN的灰度图 像f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如 下计算获得：
灰度共生矩阵法
The Gray-level Co-occurrence Matrix
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义， 它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或 接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮 度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基 础。
指纹识别系统
更多图像处理，可参见有关参考书
原始图像：
Ra=6.3时，灰度图像及直方图
90年代以来：
CBIR (Content-based Image Retrieval） 基于内容的图像检索
对图像的视觉内容，如图像的颜色、纹理、 形状等进行分析和检索图像。 其特点是图像本身包含的客观视觉特性，不 需要人为干预和解释，能够通过计算机自动实现 对图像特征的提取和存储。
3
基于形状特征的检索
形状特征常与目标联系在一起，需提取 目标的轮廓或描述目标轮廓所包围的区域的 性质。因此形状比颜色和纹理的语义性更强。 基于边界的表示：代表方法是傅里叶描述 子。其基本思想是用对图像进行傅里叶变换 得到的边界作为形状描述. 其中一个优点就是 把二维问题简化为一维问题。 基于区域的表示：代表方法是不变矩法。
指纹识别系统
三种成像技术的比较
成像技术 体积 耐用性 成像能力 光学成像技术 大 非常耐用 汗多和稍脏的 手指成像模糊 较多 硅晶体电容传 感技术 小 容易损坏 干手指好，汗 多和稍脏的手 指丌能成像 较少 超声波扫描 中 一般 非常好
耗电
较多
成本
低
低
很高
指纹识别系统
指纹图像的预处理过程
原始图像 图像剪裁 图像平滑 图像锐化
丌同灰度级的图像
•代表像素的亮度值， •灰度等级划分得越细，越能 准确地再现原稿。 •目前用得最为普遍的是256个 灰度等级
二值图像不灰度图像
2 图像文件的读写/显示
将图像文件读入内存
imread() 如果图像是彩色图，内存数据为3维矩阵， 3维分别表示红、绿、蓝空间 如果图像是灰度图，内存数据为2维矩阵 数据类型为uint8
纹理特征提取
频谱方法 Spectral approach
根据傅立叶频谱，根据峰值所占的能量比例将图象 分类。包括计算峰值处的面积、峰值处的相位、峰 值与原点的距离平方、两个峰值间的相角差等手段。
常用的几种纹理特征分析方法 灰度直方图分析法
为了研究两种纹理区域的灰度直方图的相似 性，可以比较累积灰度直方图分布，计算直方图 的均值或方差。 但是灰度直方图不能得到纹理的二维灰度变 化。如下图中两种纹理具有相同的直方图，只靠 直方图就不能区别这两种纹理。
边缘检测edge()：提供6种检测方法
Sobel method Prewitt method Roberts method Laplacian of Gaussian method zero-cross method Canny method
5 其他图像处理与题
图像分割 将图像分割成多个区域 图像特征提取 表征一个图像最基本的属性或特征，图像特征可以是人类视觉能够 识别的自然特征 图像恢复 在景物成像的过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有所下 降 。。。。。。
将内存中的数据以图片形式保存
imwrite()
内存数据的图像显示
imshow() 可根据图像数据显示灰度图或彩色图 数据类型必须为uint8，如果数据是double， 可用uint8()函数转换
另：image()函数可以将矩阵的数据作为 图像显示，可接收double、uint16、 uint8类型，同时需通过colormap函数 进行颜色配置
弓形纹
斗形纹
指纹识别系统
指纹识别系统框图
指纹采集
图像处理 训练模块
特征提取
数据库
指纹采集
图像处理 鉴别模块
特征提取
匹配
鉴别结果
指纹识别系统
指纹图像的获取的设备
1、光学取像设备 依据的是光的全反射原理(ftir)。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光 线由ccd去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深 度和皮肤与玻璃间的油脂。光线经玻璃设到谷后反射到ccd，而设到脊 后则不反射到ccd（确切的是脊上的液体反光的）。 2、晶体传感器 硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相 对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。 3、超声波扫描 利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波（超声 波到达不同材质表面时，被吸收、穿透与反射的程度不同），因此，利用皮肤 与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹脊与谷所在的位置。
纹理特征提取 统计方法
Statistical approach
有基于图像灰度直方图的矩分析法、灰度共生矩阵 法、灰度行程和自回归模型。 统计方法将纹理描述为光滑、粗糙、粒状等等。
纹理特征提取
结构方法 Structural approach
研究基元及其空间关系。基元一般定义为具有某种属性而 彼此相连的单元的集合，属性包括灰度、连通区域的形状、 局部一致性等。空间关系包括基元的相邻性、在一定角度 范围内的最近距离等等。根据基元间的空间联系，纹理可 以分为弱纹理或强纹理。进一步细分，可以根据基元的空 间共生概率来划分，也可以根据单位面积内的边缘数来区 别。
●
位图
● 图像由基本显示单元“像点”构
成
● 像点由若干个二进制位进行描述 ● 二进制位代表图像颜色的数量 ● 二进制位与图像之间
存在严格的“位映射”关 系
图像像点 ● 具有位映射关系的图叫作“位图”
8bit ( 28 = 256色 )
16bit ( 216 = 65536色 ) 24bit ( 224 = 16M色 )