摘要：目前，指纹识别技术属于最成熟的生物特征识别技术之一，并被广泛应用于现实生活中的方方面面，譬如：指纹锁、指纹打卡等高度需要进行安检的场合。

指纹识别系统的最初处理环节就是指纹图像分割、增强、二值化等，而图像预处理的最前端是指纹图像分割。因为指纹在采集的过程中存在着大量的低质量指纹图像，它的好坏决定着自动识别系统的效果，所以只有选择合适的指纹分割方法，有效地分离出指纹图像的前景和背景两部分，才能进行后续的处理，才能高效率的识别出有意义的指纹部分；反过来，要是由于背景区域的某些错误信息导致前景区域会出现很多不真实特性，造成最终的匹配过程出现误差，将不能拥有高效、准确地分割结果。

因而，此次应用的基于块图像的指纹图像分割算法依然是由指纹图像的灰度变化（即灰度均值和灰度方差)，并结合生物统计学原理把指纹图像的前景区域和背景区域分离开来。但是，同时提出了一种以平均纹线距离为参数的分块尺寸b的确定方法和一种分割阈值也是适情况不同而自行调节并适应当时情况的设置方法。该算法简单，便于实现，而且适用范围更广，能够很好的处理质量较好且对比度较大的指纹图像。

关键词：指纹识别、指纹分割、块图像

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1概述-2

1.1图像分割的定义-2

1.2图像分割的目的-2

1.3图像分割的分类-2

1.4图像分割的分类—分割依据-2

1.5图像分割的难点-3

2自动指纹识别技术-4

2.1自动指纹识别技术的发展及现状-4

2.2自动指纹识别技术研究的主要内容-5

2.2.1指纹采集-5

2.2.2指纹预处理-5

2.2.3指纹细节特征定义和提取-6

2.2.4指纹匹配-7

3基于块图像的指纹图像分割算法-8

3.1算法步骤-8

3.2仿真结果-13

3.3结果分析-15

结论-17

致谢-18

参考文献-19

附件20