標題: matlab指紋細節(jié)提取代碼 [打印本頁]

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作者: 南青秀寧    時間: 2019-5-7 17:03
標題: matlab指紋細節(jié)提取代碼

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%指紋圖像細節(jié)特征提取

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clear;

origin=imread('D:\Program Files\MATLAB\指紋庫\3.jpg');

imagesc(origin);         %對origin進行染色，將矩陣中的元素數(shù)值按大小轉(zhuǎn)化為不同顏色并在坐標軸對應位置處以這種顏色染色

colormap(gray);          %輸出一個灰色系的曲面圖

%xlabel('(a)原始圖像')

I=im2bw(origin);        % 二值化

%細化指紋圖像，用匹配模板法

[M,N]=size(I);           %表示矩陣的大�。ㄐ�*列）

for i=2:M-1              % 行采樣

    for j=2:N-1          % 列采樣

        if I(i,j)==0     % 黑色背景

            if(I(i-1,j)==0&I(i,j+1)==0)|(I(i-1,j)==0&I(i,j-1)==0)|(I(i+1,j)==0&I(i,j-1)==0)|(I(i+1,j)==0&I(i,j+1)==0)

                I(i,j)=1;    % 1為白色二值化塊

            else

                I(i,j)=0;    % 背景點

            end

        end

    end

end

%特征點提取（端點或交叉點）

t=0;

for i=2:M-1

    for j=2:N-1

        if I(i,j)==0

           n=I(i-1,j-1)+I(i-1,j)+I(i-1,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+1,j+1);%八個鄰域的值疊加和

            if (n==7|n==5)         %記錄有5個或7個點的鄰域，中心點

                t=t+1;             %旗標加一

                x(t)=j;            %下標保存

                y(t)=i;            %下標保存

            end

        end

    end

end

subplot(121);

imagesc(I);

xlabel('(c)細化后的指紋圖像')

holdon;

plot(x,y,'b.');

holdoff;   

for i=1:t-1

    for j=i+1:t           %指紋特征去偽

        d=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2);

        if d<6            %去除距離較近的特征點

            x(i)=-1;y(i)=-1;x(j)=-1;y(j)=-1;

        end

    end

end

c=0;

d=0;

for i=1:t

    if(x(i)>=10&x(i)<165)&(y(i)>=10&y(i)<140)   %去除邊緣的特征點

        c=c+1;l(c)=x(i);d=d+1;h(d)=y(i);

    end

end

x=find(x);

y=find(y);

subplot(122);

imagesc(I);

xlabel('(d)細去偽后的指紋圖像特征點')

holdon;

plot(l,h,'b*');

holdoff;

%指紋特征點(細節(jié)點)提取

clc

clearall

closeall

%%讀取圖像

yuantu_image=imread('D:\Program Files\MATLAB\指紋庫\3.jpg');

figure;

imshow(yuantu_image);

title('原圖像');

binary_image=im2bw(imread('D:\Program Files\MATLAB\指紋庫\3.jpg'));  %讀取圖像，并二值化

figure;

imshow(binary_image);

title('二值化圖像');

%%截取感興趣區(qū)

binary_image= binary_image(10:512,70:370);    %截取其中一部分

figure;

imshow(binary_image);

title('感興趣區(qū)域');

%%細化處理

xihua_image=~bwmorph(binary_image,'thin',Inf);  %對二值圖像進行細化

figure;

imshow(xihua_image);

title('細化后圖像');

%%提取細節(jié)點

s=size(xihua_image);     %取細化后圖像的尺寸

N=3;                     %windowsize  3*3的矩陣

n=(N-1)/2;

r=s(1)+2*n;

c=s(2)+2*n;  

temp=zeros(r,c);bifurcation=zeros(r,c);ridge=zeros(r,c);    % ‘0’ 表示全黑色

temp((n+1):(end-n),(n+1):(end-n))=xihua_image;

outImg=zeros(r,c,3);                 %三個r*c的零矩陣     For Display

outImg(:,:,1)= temp .* 255;         % ‘255’ 表示全白色

outImg(:,:,2)= temp .* 255;

outImg(:,:,3)= temp .* 255;

for x=(n+1+10):(s(1)+n-10)

    for y=(n+1+10):(s(2)+n-10)

        e=1;

        for k=x-n:x+n

            f=1;

            for l=y-n:y+n

                mat(e,f)=temp(k,l);

                f=f+1;

            end

            e=e+1;

        end;

         if(mat(2,2)==0)

            ridge(x,y)=sum(sum(~mat));

            bifurcation(x,y)=sum(sum(~mat));

         end

    end;

end;

holdon

%%紋數(shù)

[ridge_x,ridge_y]=find(ridge==2);

plot(ridge_y,ridge_x,'r*')

%%分叉點

[bifurcation_x,bifurcation_y]=find(bifurcation==4);

plot(bifurcation_y,bifurcation_x,'b.','markersize',8)

saveridge.mat ridge_x ridge_y

savebifurcation.mat bifurcation_x bifurcation_y

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