4 指紋分割算法原理
設(shè)一幅指紋圖像的像素點(diǎn)數(shù)為N，其有L個(gè)灰度級(jí)(0，1，2，…，L-1)，灰度級(jí)為i的像素點(diǎn)數(shù)為ni，那么，對(duì)圖像直方圖歸一化，且有概率密度分布：

假設(shè)閾值t將圖像分成C0和C1兩類(lèi)(即物體和背景)，C0和C1分別對(duì)應(yīng)具有灰度級(jí){0，1，2，…，t)和{t+1，t+2，…，L-1}的像素。C0類(lèi)和C1類(lèi)的發(fā)生概率分別為：


由圖5可以看到利用該方法得到的效果圖，其分割結(jié)果良好。

5 結(jié)語(yǔ)
本文以ARM9處理器為平臺(tái)，系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)了一個(gè)識(shí)別結(jié)果良好的嵌入式門(mén)禁系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整個(gè)算法流程，并重點(diǎn)介紹了圖像分割算法，較前人的研究成果，該系統(tǒng)具有平臺(tái)簡(jiǎn)單，識(shí)別率高，識(shí)別快速的優(yōu)點(diǎn)。但該系統(tǒng)對(duì)畸變圖像的處理效果并不十分理想，需要在以后的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)。