function corr_value = Same_match_patterns(file_path,parameters)
Image = uint8(zeros(parameters.Window_size(1,2)-parameters.Window_size(1,1)+1,parameters.Window_size(1,4)-parameters.Window_size(1,3)+1,9));
Image_Skeleton = zeros(parameters.Window_size(1,2)-parameters.Window_size(1,1)+1,parameters.Window_size(1,4)-parameters.Window_size(1,3)+1,9);
for i = 1:9
Image_file = [file_path,'\',num2str(i),'.bmp'];
[Image(:,:,i),Image_Skeleton(:,:,i)] = Mean_curvature(Image_file,parameters);
end
corr_value = zeros(9,9);
[sel, ok]=listdlg('ListString',{'整体相关系数','MPR','加权MPR'},...
'Name','请选择匹配度评价类型','OKString','确定','CancelString','取消','SelectionMode','single','ListSize',[180 80]);
if ok == 1
switch sel
case 1
for i = 1:9
for j = 1:9
corr_value(i,j) = corr2(Image_Skeleton(:,:,i),Image_Skeleton(:,:,j));
end
end
case 2
for i = 1:9
for j = 1:9
corr_value(i,j) = Match_index(Image_Skeleton(:,:,i),Image_Skeleton(:,:,j));
end
end
case 3
for i = 1:9
for j = 1:9
corr_value(i,j) = Match_index_weight(Image_Skeleton(:,:,i),Image_Skeleton(:,:,j));
end
end
end
else
exit(0);
end
%配准
% [optimizer, metric] = imregconfig('multimodal');
% optimizer.GrowthFactor = 1.01;
% optimizer.Epsilon = 1.5e-6;
% optimizer.InitialRadius = 0.001;
% optimizer.MaximumIterations = 500;
% if ok == 1
% for i = 1:9
% for j = 1:9
% %corr_value(i,j)=corr2(Image_Skeleton(:,:,i),Image_Skeleton(:,:,j));
% img_A = Image(:,:,i);
% img_B = Image(:,:,j);
% %[moving,info] = imregister(img_B, img_A, 'affine', optimizer, metric);
% tformSimilarity = imregtform(img_B,img_A,'similarity',optimizer,metric);
% Rfixed = imref2d(size(img_A));
% %依据tformSimilarity变换
% moving = imwarp(Image_Skeleton(:,:,j),tformSimilarity,'OutputView',Rfixed);
% for s = 1:9
% for t = 1:9
% switch sel
% case 1
% corr_value(i,j) = corr2(Image_Skeleton(:,:,i),moving);
% case 2
% corr_value(i,j) = Match_index(Image_Skeleton(:,:,i),moving);
% case 3
% corr_value(i,j) = Match_index_weight(Image_Skeleton(:,:,i),moving);
% end
% end
% end
% end
% end
% else
% exit(0);
% end
end
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毕业设计-基于matlab实现手指静脉图像提取和快速配准的解决方案源码+手指静脉图片数据集.zip [项目介绍] 该项目提供了一种基于 MATLAB 的手指静脉图像提取和快速配准的解决方案。它包括了手指边缘提取、裁剪、高斯滤波等预处理步骤,并采用了平均曲率法进行经脉提取,相比于最大曲率和谷型匹配具有较大的稳定性。配准方法包括 SIFT 匹配 + Ransack 或移动窗口法 + 平均曲率相关系数。该项目使用了一个常见的手指静脉数据集进行验证,并提供了手指标准数据库的生成方法。 主要功能点 手指静脉图像的预处理,包括边缘提取、裁剪、高斯滤波等 采用平均曲率法进行手指静脉图像的提取 提供两种配准方法:SIFT 匹配 + Ransack 和移动窗口法 + 平均曲率相关系数 使用常见的手指静脉数据集进行算法验证 提供手指标准数据库的生成方法 技术栈 MATLAB 【说明】 【1】项目代码完整且功能都验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智
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