function [y,theta]=orientation(fingerprint)
%To get binarization finger image through information of orientaion
%根据方向信息得到二值化的数据
img=fingerprint;
[dimx,dimy]=size(img);
bx=5;
by=5;
nbx=floor(dimx/bx);
nby=floor(dimy/by);
%------------------------------------------------------------------------------------
for k=1:nbx
for l=1:nby
T=mean2(img(bx*(k-1)+1:bx*(k-1)+bx,by*(l-1)+1:by*(l-1)+by));%小块的灰度均值
if T>=200
for i=bx*(k-1)+1:bx*(k-1)+bx
for j=by*(l-1)+1:by*(l-1)+by
img(i,j)=255;
end
end
end
end
end
%-----------------------------------------------------------------------------------------
%-------------------求像素点的方向(离散方向)-------------------------------------
theta(1:dimx,1:dimy)=0;
for i=5:dimx-4
for j=5:dimy-4
%G0=1/5*(img(i,j-4)+img(i,j-2)+img(i,j)+img(i,j+2)+img(i,j+4));
%G1=1/5*(img(i+2,j-4)+img(i+1,j-2)+img(i,j)+img(i-1,j+2)+img(i-2,j+4));
%G2=1/5*(img(i+4,j-4)+img(i+2,j-2)+img(i,j)+img(i-2,j+2)+img(i-4,j+4));
%G3=1/5*(img(i+4,j-2)+img(i+2,j-1)+img(i,j)+img(i-2,j+1)+img(i-4,j+2));
%G4=1/5*(img(i-4,j)+img(i-2,j)+img(i,j)+img(i+2,j)+img(i+4,j));
%G5=1/5*(img(i-4,j-2)+img(i-2,j-1)+img(i,j)+img(i+2,j+1)+img(i+4,j+2));
%G6=1/5*(img(i-4,j-4)+img(i-2,j-2)+img(i,j)+img(i+2,j+2)+img(i+4,j+4));
%G7=1/5*(img(i-2,j-4)+img(i-1,j-3)+img(i,j)+img(i+1,j+3)+img(i+2,j+4));
%---------------------------------------9 point orientation----------------------------
G0=1/9*(img(i,j-4)+img(i,j-3)+img(i,j-2)+img(i,j-1)+img(i,j)+img(i,j+1)+img(i,j+2)+img(i,j+3)+img(i,j+4));
G1=1/9*(img(i+2,j-4)+img(i+2,j-3)+img(i+1,j-3)+img(i+1,j-2)+img(i,j)+img(i-1,j+2)+img(i-1,j+3)+img(i-2,j+3)+img(i-2,j+4));
G2=1/9*(img(i+4,j-4)+img(i+3,j-3)+img(i+2,j-2)+img(i+1,j-1)+img(i,j)+img(i-1,j+1)+img(i-2,j+2)+img(i-3,j+3)+img(i-4,j+4));
G3=1/9*(img(i+4,j-2)+img(i+3,j-2)+img(i+3,j-1)+img(i+2,j-1)+img(i,j)+img(i-2,j+1)+img(i-3,j+1)+img(i-3,j+2)+img(i-4,j+2));
G4=1/9*(img(i-4,j)+img(i-3,j)+img(i-2,j)+img(i-1,j)+img(i,j)+img(i+1,j)+img(i+2,j)+img(i+3,j)+img(i+4,j));
G5=1/9*(img(i-4,j-2)+img(i-3,j-2)+img(i-3,j-1)+img(i-2,j-1)+img(i,j)+img(i+2,j+1)+img(i+3,j+1)+img(i+3,j+2)+img(i+4,j+2));
G6=1/9*(img(i-4,j-4)+img(i-3,j-3)+img(i-2,j-2)+img(i-1,j-1)+img(i,j)+img(i+1,j+1)+img(i+2,j+2)+img(i+3,j+3)+img(i+4,j+4));
G7=1/9*(img(i-2,j-4)+img(i-2,j-3)+img(i-1,j-3)+img(i-1,j-2)+img(i,j)+img(i+1,j+2)+img(i+1,j+3)+img(i+2,j+3)+img(i+2,j+4));
%---------------------------------------------------------------------------------------
DG=[abs(G0-G4);abs(G1-G5);abs(G2-G6);abs(G3-G7)];
pos=find(DG==max(DG));%取平均灰度值差绝对值最大的一组的下标
if pos==1
if abs(G0-img(i,j))<abs(G4-img(i,j))
theta(i,j)=0;
else
theta(i,j)=pi/2;
end
elseif pos==2
if abs(G1-img(i,j))<abs(G5-img(i,j))
theta(i,j)=pi/8;
else
theta(i,j)=5*pi/8;
end
elseif pos==3
if abs(G2-img(i,j))<abs(G6-img(i,j))
theta(i,j)=pi/4;
else
theta(i,j)=3*pi/4;
end
elseif pos==4
if abs(G3-img(i,j))<abs(G7-img(i,j))
theta(i,j)=3*pi/8;
else
theta(i,j)=7*pi/8;
end
end
end
end
%-------------------------------滤波---------------------------------------
u(1:dimx+2,1:dimy+2)=255;
v(1:dimx+2,1:dimy+2)=255;
u(2:dimx+1,2:dimy+1)=theta(1:dimx,1:dimy);
%水平方向中值滤波
for i=2:dimx+1
for j=2:dimy+1
if u(i,j-1)>u(i,j)
if u(i,j)>u(i,j+1)
v(i,j)=u(i,j);
else
if u(i,j-1)>u(i,j+1)
v(i,j)=u(i,j+1);
else
v(i,j)=u(i,j-1);
end
end
else
if u(i,j-1)>u(i,j+1)
v(i,j)=u(i,j-1);
else
if u(i,j)>u(i,j+1)
v(i,j)=u(i,j+1);
else
v(i,j)=u(i,j);
end
end
end
end
end
%垂直方向中值滤波
for i=2:dimx+1
for j=2:dimy+1
if v(i-1,j)>v(i,j)
if v(i,j)>v(i+1,j)
theta(i-1,j-1)=v(i,j);
else
if v(i-1,j)>v(i+1,j)
theta(i-1,j-1)=v(i+1,j);
else
theta(i-1,j-1)=v(i-1,j);
end
end
else
if v(i-1,j)>v(i+1,j)
theta(i-1,j-1)=v(i-1,j);
else
if v(i,j)>v(i+1,j);
theta(i-1,j-1)=v(i+1,j);
else
theta(i-1,j-1)=v(i,j);
end
end
end
end
end
%-----------------------求块方向---------------------------------
THETA(1:nbx,1:nby)=0;
for k=2:nbx-1
for l=2:nby-1
K0=0;
K1=0;
K2=0;
K3=0;
K4=0;
K5=0;
K6=0;
K7=0;
for kk=-1:bx+2
for ll=-1:by+2
if theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==0
K0=K0+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==pi/8
K1=K1+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==pi/4
K2=K2+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==3*pi/8
K3=K3+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==pi/2
K4=K4+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==5*pi/8
K5=K5+1;
elseif theta((k-1)*bx+kk,(l-1)*by+ll)==3*pi/4
K6=K6+1;
else
K7=K7+1;
end
end
end
column=[K0;K1;K2;K3;K4;K5;K6;K7];
%求直方图
if (find(column==max(column)))==1
THETA(k,l)=0;
elseif (find(column==max(column)))==2
THETA(k,l)=pi/8;
elseif (find(column==max(column)))==3
THETA(k,l)=pi/4;
elseif (find(column==max(column)))==4
THETA(k,l)=3*pi/8;
elseif (find(column==max(column)))==5
THETA(k,l)=pi/2;
elseif (find(column==max(column)))==6
THETA(k,l)=5*pi/8;
elseif (find(column==max(column)))==7
THETA(k,l)=3*pi/4;
else
THETA(k,l)=7*pi/8;
end
end
end
%-------------------------------------------------------------------------------------------------
%块方向作为点向
for i=1:nbx
for j=1:nby
theta((i-1)*bx+1:(i-1)*bx+bx,(j-1)*by+1:(j-1)*by+by)=THETA(i,j);
end
end
%binarization
y(1:dimx,1:dimy)=255;
for i=7:dimx-7
for j=7:dimy-7
if theta(i,j)==pi/4%[5 5]
row1=1/9*(img(i+2,j-6)+img(i+1,j-5)+img(i,j-4)+img(i-1,j-3)+img(i-2,j-2)+img(i-3,j-1)+img(i-4,j)+img(i-5,j+1)+img(i-6,j+2));
row2=1/9*(img(i+3,j-5)+img(i+2,j-4)+img(i+1,j-3)+img(i,j-2)+img(i-1,j-1)+img(i-2,j)+img(i-3,j+1)+img(i-4,j+2)+img(i-5,j+3));
row3=1/9*(img(i+4,j-4)+img(i+3,j-3)+img(i+2,j-2)+img(i+1,j-1)+img(i,j)+img(i-1,j+1)+img(i-2,j+2)+img(i-3,j+3)+img(i-4,j+4));
row4=1/9*(img(i+5,j-3)+img(i+4,j-2)+img(i+3,j-1)+img(i+2,j)+img(i+1,j+1)+img(i,j+2)+img(i-1,j+3)+img(i-2,j+4)+img(i-3,j+5));
row5=1/9*(img(i+6,j-2)+img(i+5,j-1)+img(i+4,j)+img(i+3,j+1)+img(i+2,j+2)+img(i+1,j+3)+img(i,j+4)+img(i-1,j+5)+img(i-2,j+6));
T=1/2*(max([row1,row2,row3,row4,row5])+min([row1,row2,row3,row4,row5]));
if row3<T
y(i,j)=0;
else
y(i,j)=255;
end
end
if theta(i,j)==3*pi/4%[5
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:PCA方法指纹识别的完整程序运行效果好_指纹识别_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
PCA方法指纹识别的完整程序运行效果好_指纹识别_matlab.zip (25个子文件)
7472_daima
recrop.m 122B
testDatabase
3.bmp 65KB
1.bmp 65KB
4.bmp 65KB
2.bmp 65KB
EigenpalmCore.m 1KB
ProcessOfFingerPrint.m 4KB
matrix2quat.m 1KB
match.m 981B
trainDatabase
3.bmp 65KB
1.bmp 65KB
4.bmp 65KB
2.bmp 65KB
CreateDatabase.m 2KB
example.m 1KB
table_erase.mat 456B
mirror.m 434B
median_filter.m 1KB
conv2fft.m 441B
characterpoint.m 4KB
orientation.m 14KB
thinning.m 2KB
centralizing.m 3KB
enhance_finger.m 559B
Recognition.m 1KB
共 25 条
- 1
资源评论
- m0_749743382024-04-01实在是宝藏资源、宝藏分享者!感谢大佬~
- m0_744167322023-05-23资源很不错,内容和描述一致,值得借鉴,赶紧学起来!
- m0_741909042023-08-28资源质量不错,和资源描述一致,内容详细,对我很有用。
阿里matlab建模师
- 粉丝: 3724
- 资源: 2812
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功