纤维防伪是近年来开始发展的一种新型材料防伪技术,它是利用防伪纤维的热敏、光敏特性及图像几何特征对被认证对象进行有效甄别。本文在分析国内外有关纤维防伪技术研究成果的基础上,对防伪纤维图像的几何特征展开研究,运用防伪纤维图像识别算法,我们可以提取防伪纤维图像几何特征值,该值如同指纹一样具有唯一性。本论文对图像识别算法的研究主要有以下几个方面:其一,研究了含有随机掺杂纤维丝的防伪纸的制备、采集过程与原始数字图像的灰度化过程。其二,防伪纤维图像预处理。本文结合防伪线条密度随机的特点,设计了基于均方根的小波去噪算法,对目标防伪纤维图像进行消噪。经验证,该算法在纤维图像预处理消噪环节具有优良的性能,在较好的保留了图像细节基础上达到了改善图像质量的目的。其三,对消噪图像进行二值分割。本论文采用了动态阈值二值化分割的方法,结论表明,在阈值模板大小选取恰当的情况下,对于防伪纤维线条图像,动态阈值二值化方法稳定可靠,并可以较好保留图像的局部细节。其四,对分割后的图像进行细化。结合防伪纤维线条的特点,本文优先选用了经典Hilditch细化算法,并针对细化图像的毛刺,设计了相应的去噪方法。其五,特征提取与匹配。针对纤维图像的特点,提出了基于Hu不变距与线条角度参考值向量联合的特征值提取方法,并将特征值作为唯一源。实验表明,利用该特征值作为防伪甄别唯一源参数是可行的。