数字图像处理作业——指纹识别

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### 要求：

1.去噪

2.提取脊线、汗孔处理

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### 思路过程：

**1.滤波**

先判断是什么类型的噪声，再进行滤波处理。

- 灰度直方图可以判断出椒盐噪声，指数噪声，均匀噪声但需要一块平坦区域，由于指纹的图片没有平坦区域，因此效果不好。

- 傅里叶变换可以判断出周期性噪声。先试试看。做完傅里叶变换后发现我看不出来。

- 直接用滤波试一试：均值，高斯，中值，双边，感觉中值的效果好一点。

**2.提取脊线**

就是对图像里剩余的一些小白点，小黑点进行消除，采用了腐蚀膨胀，再对连通域进行处理的方法

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### 遇到的错误，经验

**问题：** 读入图片报错

```

OpenCV Error: Assertion failed

```

**解决办法：** Mat srcImage = imread(" ../../im/27.bmp "); 冒号里接空格导致，删去即可。

**问题：** 双边滤波too few arguments to function ‘void cv::bilateralFilter

解决办法：==未解决哭了！==

**问题：**

```

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

```

**解决办法：** 由于Mat A，只声明，没有初始化导致

---

### 代码文件

代码放在有道云里了，但是作为刚刚开始学编程的人，代码写的惨不忍睹： [http://note.youdao.com/noteshare?id=f5e38dbf56f27f36af93d23ba6fea77c](http://note.youdao.com/noteshare?id=f5e38dbf56f27f36af93d23ba6fea77c)

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### 效果图

图片看不了。。。点这个链接[http://note.youdao.com/noteshare?id=2f34834905c45b74d2d63fbe8b09002b](http://note.youdao.com/noteshare?id=2f34834905c45b74d2d63fbe8b09002b)

---

### 具体内容：数字图像处理第四、五章涉及的内容基本都涉及了一下：傅里叶变换，频率域滤波，空间滤波。

**1.灰度直方图**

```

//灰度直方图

//opencv有计算灰度直方图的函数calcHist,但用起来不太方便，封装一下，直接用封装好的就可以了。

class Histogram1D

{

private:

int histSize[1]; // 项的数量

float hranges[2]; // 统计像素的最大值和最小值

const float* ranges[1];

int channels[1]; // 仅计算一个通道

public:

Histogram1D()

{

// 准备1D直方图的参数

histSize[0] = 256;

hranges[0] = 0.0f;

hranges[1] = 255.0f;

ranges[0] = hranges;

channels[0] = 0;

}

MatND getHistogram(const Mat &image)

{

MatND hist;

// 计算直方图

calcHist(&image ,// 要计算图像的

1, // 只计算一幅图像的直方图

channels, // 通道数量

Mat(), // 不使用掩码

hist, // 存放直方图

1, // 1D直方图

histSize, // 统计的灰度的个数

ranges); // 灰度值的范围

return hist;

}

Mat getHistogramImage(const Mat &image)

{

MatND hist = getHistogram(image);

// 最大值，最小值

double maxVal = 0.0f;

double minVal = 0.0f;

minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal);

//显示直方图的图像

Mat histImg(histSize[0], histSize[0], CV_8U, Scalar(255));

// 设置最高点为nbins的90%

int hpt = static_cast<int>(0.9 * histSize[0]);

//每个条目绘制一条垂直线

for (int h = 0; h < histSize[0]; h++)

{

float binVal = hist.at<float>(h);

int intensity = static_cast<int>(binVal * hpt / maxVal);

// 两点之间绘制一条直线

line(histImg, Point(h, histSize[0]), Point(h, histSize[0] - intensity), Scalar::all(0));

}

return histImg;

}

};

//这么调用

Histogram1D hist;

Mat histImg;

histImg = hist.getHistogramImage(srcImage);

imshow("Histogram", histImg);

waitKey(0);

```

**2.傅里叶变换**

```

//傅里叶变换

//将输入图像拓展到最佳的尺寸，边界使用0进行补充

int m = getOptimalDFTSize(srcImage.rows);

int n = getOptimalDFTSize(srcImage.cols);

//将添加的像素初始化为0

Mat padded;

copyMakeBorder(srcImage, padded, m - srcImage.rows, 0, n - srcImage.cols, 0, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));

//为傅里叶变换的结果分配存储空间(分为实部和虚部)

//将planes数组合并成为一个多通道的数组complexI

Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };

Mat complexI;

merge(planes, 2, complexI);

//就地进行离散傅里叶变换

dft(complexI, complexI);

//将负数转换为幅值，即为：log(1+sqrt(Re(DFT(I))^2+Im(DFT(I))^2))

split(complexI, planes); //将多通道数组分为两个单通道数组

//planes[0] = Re(DFT(I)),planes[1] = Im(DFT(I))

magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);

Mat MagnitudeImage = planes[0];

//进行对数尺度放缩

MagnitudeImage += Scalar::all(1);

log(MagnitudeImage, MagnitudeImage); //求自然对数

//剪切和重新分布幅度图的象限

//若有奇数行和奇数列，进行频谱剪裁

MagnitudeImage = MagnitudeImage(Rect(0, 0, MagnitudeImage.cols &-2, MagnitudeImage.rows &-2));

//这句中的 & -2 是位操作，因为-2的二进制为除最后一位为0外其余均为1，因此与之后的结果为将最低位的1与掉

//实现将原来的奇数变为偶数

//重新排列傅里叶图像中的象限，使得原点位原图像中心

int cx = MagnitudeImage.cols / 2;

int cy = MagnitudeImage.rows / 2;

Mat q0(MagnitudeImage, Rect(0, 0, cx, cy)); //ROI区域的左上方

Mat q1(MagnitudeImage, Rect(cx, 0, cx, cy)); //ROI区域的右上方

Mat q2(MagnitudeImage, Rect(0, cy, cx, cy)); //ROI区域的左下方

Mat q3(MagnitudeImage, Rect(cx, cy, cx, cy)); //ROI区域的右下方

//交换象限，左上与右下交换

Mat tmp;

q0.copyTo(tmp);

q3.copyTo(q0);

tmp.copyTo(q3);

//交换象限，右上与左下进行交换

q1.copyTo(tmp);

q2.copyTo(q1);

tmp.copyTo(q2);

//归一化，用0~1之间的浮点数将矩阵变换为可视图的格式

normalize(MagnitudeImage, MagnitudeImage, 0, 1, CV_MINMAX);

//显示效果图

imshow("27fourier", MagnitudeImage);

imwrite("../../result/27fourier.bmp", MagnitudeImage);

waitKey();

```

**3.陷波滤波**（这里没用上，因为在频谱图上并看不出哪里是噪声点。）

```

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

//扩充边界

Mat image_add_border( Mat &src )

{

int w=2*src.cols;

int h=2*src.rows;

std::cout << "src: " << src.cols << "*" << src.rows << std::endl;

cv::Mat padded; //panding填充的意思，一般都用来扩充边界

copyMakeBorder( src, padded, 0, h-src.rows, 0, w-src.cols,cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));

//copyMakerBorder用来扩充边界的函数，中间的四个参数表示上下左右的扩充大小。

//BORDER_CONSTANT以一个常量像素值(由参数 value给定)填充扩充的边界值，这里用Scalar::all(0)黑色来赋值

padded.convertTo(padded,CV_32FC1);

std::cout << "dst: " << padded.cols << "*" << padded.rows << std::endl;

return padded;

}

//transform to center 中心化

//????只是给坐标和为奇数的加了一个负号，怎么就中心化了

void center_transform( cv::Mat &src )

{

for(int i=0; i<src.rows; i++){

float *p = src.ptr<float>(i); //p是指向每一行的指针

for(int j=0; j<src.cols; j++){

p[j] = p[j] * pow(-1, i+j);//pow(a,b),求a的b次幂

}

//对角线交换内容

void zero_to_center(cv::Mat &freq_plane)

{

// freq_plane = freq_plane(Rect(0, 0, freq_plane.cols & -2, freq_plane.rows & -2));

//这里为什么&上-2具体查看opencv文档

//其实是为了把行和列变成偶数 -2的二进制是11111111.......10 最后一位是0

int cx=freq_plane.cols/2;int cy=freq_plane.rows/2;//以下的操作是移动图像 (零频移到中心)

cv::Mat part1_r(freq_plane, cv::Rect(0,0,cx,cy)); //元素坐标表示为(cx,cy)

cv::Mat part2_r(freq_plane, cv::Rect(cx,0,cx,cy));

cv::Mat part3_r(freq_plane, cv::Rect(0,cy,cx,cy));

cv::Mat part4_r(freq_plane, cv::Rect(cx,cy,cx,cy));

cv::Mat tmp;

part1_r.copyTo(tmp); //左上与右下交换位置(实部)

part4_r.copyTo(part1_r);

tmp.copyTo(part4_r);

part2_r.copyTo(tmp); //右上与左下交换位置(实部)

part3_r.copyTo(part2_r);

tmp.copyTo(part3_r);

}

void show_spectrum( cv::Mat &complexI )

{

cv::Mat temp[] = {cv::Mat::zeros(complexI.size(),CV_32FC1),cv::Mat::zeros(complexI.size(),CV_32FC1)};

//显示频谱图

cv::split(complexI, temp);

cv::Mat aa;

cv::magnitude(temp[0], temp[1], aa);

// zero_to_center(aa);

cv::divide(aa, aa.cols*aa.rows, aa);

double min, max;

cv::Point min_loc, max_loc;

cv::minMaxLoc(aa, &min, &max, &min_loc, &max_loc );

std::cout << "min: " << min << " max: " << max << std::endl;

std::cout << "min_loc: " << min_loc << " max_loc: " << max_loc << std::endl;

cv::circle( aa, min_loc, 20, cv::Scalar::all(1), 3);

cv::circle( aa, max_loc, 20, cv::Scalar::all(1), 3);

cv::imshow("src_img_spectrum",aa);

}

//频率域滤波

cv::Mat frequency_filter(cv::Mat &padded,cv::Mat &blur)

{

cv::Mat plane[]={padded, cv::Mat::zeros(padded.size(), CV_32FC1)};

cv::Mat complexIm;

cv::merge(plane,2,complexIm);

cv::dft(complexIm,complexIm);//fourior transform

show_spectrum(complexIm);

cv::multiply(complexIm, blur, complexIm);

cv::idft(complexIm, complexIm, CV_DXT_INVERSE); //idft

cv::Mat dst_plane[2];

cv::split(complexIm, dst_plane);

center_transform(dst_plane[0]);

// center_transform(dst_plane[1]);

cv::magnitude(dst_plane[0],dst_plane[1],dst_plane[0]); //求幅值(模)

// center_transform(dst_plane[0]); //center transform

return dst_plane[0];

}

//陷波滤波器

cv::Mat notch_kernel( cv::Mat &scr, std::vector<cv::Point> &notch_pot, float D0 )

{

cv::Mat notch_pass(scr.size(),CV_32FC2);

int row_num = scr.rows;

int col_num = scr.cols;

int n = 4;

for(int i=0; i<row_num; i++ ){

float *p = notch_pass.ptr<float>(i);

for(int j=0; j<col_num; j++ ){

float h_nr = 1.0;

for( unsigned int k = 0; k < notch_pot.size(); k++ ){

int u_k = notch_pot.at(k).y;

int v_k = notch_pot.at(k).x;

float dk = sqrt( pow((i-u_k),2) +pow((j-v_k),2) );

float d_k = sqrt( pow((i+u_k),2) +pow((j+v_k),2) );

float dst_dk = 1.0/(1.0 + pow(D0/dk, 2*n));

float dst_d_k = 1.0/(1.0 + pow(D0/d_k, 2*n));

h_nr = dst_dk * dst_d_k * h_nr;

// std::cout << "notch_pot: " << notch_pot.at(k) << std::endl;

}

p[2*j] = h_nr;

p[2*j+1] = h_nr;

}

cv::Mat temp[] = { cv::Mat::zeros(scr.size(), CV_32FC1),cv::Mat::zeros(scr.size(), CV_32FC1) };

cv::split(notch_pass, temp);

std::string name = "notch滤波器d0=" + std::to_string(D0);

cv::Mat show;

cv::normalize(temp[0], show, 1, 0, CV_MINMAX);

cv::imshow(name, show);

return notch_pass;

}

std::string name_win("Notch_filter");

cv::Rect g_rectangle;

bool g_bDrawingBox = false;//是否进行绘制

cv::RNG g_rng(12345);

std::vector<cv::Point> notch_point;

void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int flags, void*param);

void DrawRectangle(cv::Mat& img, cv::Rect box);

void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int falgs, void* param)

{

Mat& image = *(cv::Mat*)param;

switch (event){ //鼠标移动消息

case cv::EVENT_MOUSEMOVE:{

if (g_bDrawingBox){ //标识符为真，则记录下长和宽到Rect型变量中

g_rectangle.width = x - g_rectangle.x;

g_rectangle.height = y - g_rectangle.y;

}

break;

case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:{

g_bDrawingBox = true;

g_rectangle = cv::Rect(x, y, 0, 0);//记录起点

std::cout << "start point( " << g_rectangle.x << "," << g_rectangle.y << ")" << std::endl;

}

break;

case cv::EVENT_LBUTTONUP: {

g_bDrawingBox = false;

bool w_less_0 = false, h_less_0 = false;

if (g_rectangle.width < 0){ //对宽高小于0的处理

g_rectangle.x += g_rectangle.width;

g_rectangle.width *= -1;

w_less_0 = true;

}

if (g_rectangle.height < 0){

g_rectangle.y += g_rectangle.height;

g_rectangle.height *= -1;

h_less_0 = true;

}

std::cout << "end Rect[ " << g_rectangle.x << "," << g_rectangle.y << "," << g_rectangle.width<< ","<< g_rectangle.height << "]" <<std::endl;

if( g_rectangle.height > 0 && g_rectangle.width > 0 ){

Mat imageROI = image(g_rectangle).clone();

double min, max;

cv::Point min_loc, max_loc;

cv::minMaxLoc( imageROI, &min, &max, &min_loc, &max_loc);

cv::circle(imageROI, max_loc, 10, 1);

max_loc.x += g_rectangle.x;

max_loc.y += g_rectangle.y;

notch_point.push_back(max_loc);

cv::circle(image, max_loc, 10, 1);

// cv::imshow( "ROI", imageROI );

cv::imshow( "src", image );

}

break;

}

cv::Mat notchFilter_BTW(int rows,int cols,std::vector<cv::Point> np,

float* D,int n=1,int cvtype=CV_32FC2)

{

cv::Mat filt(rows,cols,cvtype,cv::Scalar::all(0));

int cx=cols/2,cy=rows/2;

int numNotch=np.size();

float* D2=D;

for(int i=0;i<numNotch;i++)

{

D2[i]=D[i]*D[i];

}

int uk[numNotch],vk[numNotch];//在画面上的实际陷波坐标点

int u_k[numNotch],v_k[numNotch];//陷波共轭点

float Dk[numNotch],D_k[numNotch];//陷波半径r

float Hk[numNotch],H_k[numNotch];

for(int i=0;i<rows;i++)

{

for(int j=0;j<cols;j++)

{

int u=cx-j,v=cy-i;//中心坐标

for(int s=0;s<numNotch;s++)

{

uk[s]=u+np[s].x,vk[s]=v+np[s].y;

Dk[s]=uk[s]*uk[s]+vk[s]*vk[s];//距离中心半径的平方

Hk[s]=1-1/(1+pow(Dk[s]/D2[s],n));

u_k[s]=u-np[s].x,v_k[s]=v-np[s].y;

D_k[s]=u_k[s]*u_k[s]+v_k[s]*v_k[s];

H_k[s]=1-1/(1+pow(D_k[s]/D2[s],n));

}

//.data返回的是uchar*型指针，所以要强制转换成浮点数型

float* p=(float*)(filt.data+i*filt.step[0]+j*filt.step[1]);

for(int c=0;c<filt.channels();c++)

{

p[c]=Hk[0]*H_k[0];

for(int k=1;k<numNotch;k++)

{

p[c]*=Hk[k]*H_k[k];

}

return filt;

}

int main(int argc, char * argv[])

{

// if( argc != 2){

// std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <img_name> " << std::endl;

// return -1;

// }

//Mat srcImage = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_GRAYSCALE);

Mat srcImage = cv::imread("../../im/30.bmp", 0);

if( srcImage.empty() )

return -1;

imshow( "src_img", srcImage );

Mat padded = image_add_border(srcImage);

center_transform( padded );

Mat plane[]={padded, cv::Mat::zeros(padded.size(), CV_32FC1)};

Mat complexIm;

merge(plane,2,complexIm);

cv::dft(complexIm,complexIm);//fourior transform

Mat temp[] = {cv::Mat::zeros(complexIm.size(),CV_32FC1),cv::Mat::zeros(complexIm.size(),CV_32FC1)};

//显示频谱图

split(complexIm, temp);

Mat aa;

magnitude(temp[0], temp[1], aa);

divide(aa, aa.cols*aa.rows, aa);

```

**4.空间滤波**

```

//中值滤波

Mat dstImage_median;

medianBlur(srcImage, dstImage_median, 3);

imshow("median", dstImage_median);

//waitKey(0);

//高斯滤波

Mat dstImage_Gaussian;

GaussianBlur(dstImage_median, dstImage_Gaussian, Size(3,3),0 , 0);//高斯滤波多一点参数要写

imshow("Gauss", dstImage_Gaussian);

//waitKey(0);

//均值滤波

Mat dstImage_mean;

blur( dstImage_median, dstImage_mean, Size(3,3));

imshow("mean", dstImage_mean);

//waitKey(0);

```

**5.腐蚀膨胀**

```

//腐蚀膨胀前要二值化

Mat dstImage_binary;

threshold(dstImage_mean, dstImage_binary, 60, 255, CV_THRESH_BINARY);

imshow("binary", dstImage_binary);

//waitKey(0);

//腐蚀

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3));

Mat dstImage_erode;

erode (dstImage_binary, dstImage_erode, element);

imshow("erode",dstImage_erode);

//waitKey();

//膨胀

Mat dstImage_dilate;

dilate (dstImage_erode, dstImage_dilate, element);

imshow("dilate",dstImage_dilate);

//waitKey();

```

5.去除小联通域

```

void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst, int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)

{

int RemoveCount = 0;

//新建一幅标签图像初始化为0像素点，为了记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代表检查不合格（需要反转颜色），3代表检查合格或不需检查

//初始化的图像全部为0，未检查

Mat PointLabel = Mat::zeros(Src.size(), CV_8UC1);

if (CheckMode == 1)//去除小连通区域的白色点

{

//cout << "去除小连通域.";

for (int i = 0; i < Src.rows; i++)

{

for (int j = 0; j < Src.cols; j++)

{

if (Src.at<uchar>(i, j) < 10)

{

PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//将背景黑色点标记为合格，像素为3

}

else//去除孔洞，黑色点像素

{

//cout << "去除孔洞";

for (int i = 0; i < Src.rows; i++)

{

for (int j = 0; j < Src.cols; j++)

{

if (Src.at<uchar>(i, j) > 10)

{

PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//如果原图是白色区域，标记为合格，像素为3

}

vector<Point2i>NeihborPos;//将邻域压进容器

NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 0));

NeihborPos.push_back(Point2i(1, 0));

NeihborPos.push_back(Point2i(0, -1));

NeihborPos.push_back(Point2i(0, 1));

if (NeihborMode == 1)

{

//cout << "Neighbor mode: 8邻域." << endl;

NeihborPos.push_back(Point2i(-1, -1));

NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 1));

NeihborPos.push_back(Point2i(1, -1));

NeihborPos.push_back(Point2i(1, 1));

}

else int a = 0;//cout << "Neighbor mode: 4邻域." << endl;

int NeihborCount = 4 + 4 * NeihborMode;

int CurrX = 0, CurrY = 0;

//开始检测

for (int i = 0; i < Src.rows; i++)

{

for (int j = 0; j < Src.cols; j++)

{

if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 0)//标签图像像素点为0，表示还未检查的不合格点

{ //开始检查

vector<Point2i>GrowBuffer;//记录检查像素点的个数

GrowBuffer.push_back(Point2i(j, i));

PointLabel.at<uchar>(i, j) = 1;//标记为正在检查

int CheckResult = 0;

for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)

{

for (int q = 0; q < NeihborCount; q++)

{

CurrX = GrowBuffer.at(z).x + NeihborPos.at(q).x;

CurrY = GrowBuffer.at(z).y + NeihborPos.at(q).y;

if (CurrX >= 0 && CurrX<Src.cols&&CurrY >= 0 && CurrY<Src.rows) //防止越界

{

if (PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) == 0)

{

GrowBuffer.push_back(Point2i(CurrX, CurrY)); //邻域点加入buffer

PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) = 1; //更新邻域点的检查标签，避免重复检查

}

if (GrowBuffer.size()>AreaLimit) //判断结果（是否超出限定的大小），1为未超出，2为超出

CheckResult = 2;

else

{

CheckResult = 1;

RemoveCount++;//记录有多少区域被去除

}

for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)

{

CurrX = GrowBuffer.at(z).x;

CurrY = GrowBuffer.at(z).y;

PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) += CheckResult;//标记不合格的像素点，像素值为2

}

//********结束该点处的检查**********

}

CheckMode = 255 * (1 - CheckMode);

//开始反转面积过小的区域

for (int i = 0; i < Src.rows; ++i)

{

for (int j = 0; j < Src.cols; ++j)

{

if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 2)

{

Dst.at<uchar>(i, j) = CheckMode;

}

else if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 3)

{

Dst.at<uchar>(i, j) = Src.at<uchar>(i, j);

}

//cout << RemoveCount << " objects removed." << endl;

}

//===============去除小连通域===============================

```

---

**碎碎念：**

好啦，差不多就这些啦，完结撒花～

其实还有蛮多地方没弄懂的，有点函数也是直接找过来的，并不清楚,等我过两天（真的是过两天吗？？？）搞懂了再来更新，我一定会回来的！

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正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
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白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
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活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
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日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
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男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
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一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
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情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
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代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
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