gyhbit_dmap1.m

图像的方向图处理

%分组法求点方向图
clear;close all;
fp=imread('finger.tif');  %读入指纹图象
imshow(fp);title('原始指纹图象')               %显示指纹图象  
%以下是对原始指纹图象进行规格化，规格化后的灰度均值M0设为80，方差Var0为200
M0=80;  
Var0=200;
[len,wid]=size(fp);
fpn=zeros(len,wid);       %为规格化后的图象设置存储空间
M=mean2(fp);              %求原始指纹图象灰度均值
Var=std2(fp)^2;             %求原始指纹图象灰度方差
%规格化
fp=double(fp);   %将uint8型转换成double，便于sqrt的计算
for i=1:len
    for j=1:wid
        if fp(i,j)>M
            fpn(i,j)=M0+sqrt( Var0*(fp(i,j)-M)^2/Var );  
        else
            fpn(i,j)=M0-sqrt( Var0*(fp(i,j)-M)^2/Var );
        end
    end
end
fpn=uint8(fpn);
figure,imshow(fpn);title('规格化后的指纹图象');  %显示规格化后的指纹图象
aver_d=zeros(len,wid);
%利用9*9的掩模，边缘的四个像素不能处理
for i=5:len-4
    for j=5:wid-4                            
        aver_gray_d1=sum([fpn(i,j-4),fpn(i,j-2),fpn(i,j+2),fpn(i,j+4)])/4;                    %求8个方向上的灰度平均值；
        aver_gray_d2=sum([fpn(i-2,j-4),fpn(i-1,j-2),fpn(i+1,j+2),fpn(i+2,j+4)])/4;
        aver_gray_d3=sum([fpn(i-4,j-4),fpn(i-2,j-2),fpn(i+2,j+2),fpn(i+4,j+4)])/4;
        aver_gray_d4=sum([fpn(i-4,j-2),fpn(i-2,j-1),fpn(i+2,j+1),fpn(i+4,j+2)])/4;
        aver_gray_d5=sum([fpn(i-4,j),fpn(i-2,j),fpn(i+2,j),fpn(i+4,j)])/4;
        aver_gray_d6=sum([fpn(i+4,j-2),fpn(i+2,j-1),fpn(i-2,j+1),fpn(i-4,j+2)])/4;
        aver_gray_d7=sum([fpn(i+4,j-4),fpn(i+2,j-2),fpn(i-2,j+2),fpn(i-4,j+4)])/4;
        aver_gray_d8=sum([fpn(i+2,j-4),fpn(i+1,j-2),fpn(i-1,j+2),fpn(i-2,j+4)])/4;
        d_diff1=abs(aver_gray_d1-aver_gray_d5);                                    %对两两垂直方向的灰度平均值差求绝对值；
        d_diff2=abs(aver_gray_d2-aver_gray_d6);
        d_diff3=abs(aver_gray_d3-aver_gray_d7);
        d_diff4=abs(aver_gray_d4-aver_gray_d8);
        [max_d,max_d_index]=max([d_diff1,d_diff2,d_diff3,d_diff4]);           %取差值绝对值最大的两个方向作为可能的脊线方向；
        %方向max_d_index和max_d_index+4为fp(i,j)可能的脊线方向
                                                                                           
        aver_gray_d=...
          [aver_gray_d1,aver_gray_d2,aver_gray_d3,aver_gray_d4,aver_gray_d5,aver_gray_d6,aver_gray_d7,aver_gray_d8];
        %取max_d_index和max_d_index+4两个方向中灰度平均值与fp(i,j)比较接近的方向，作为点（i,j）的方向；
            if abs(fpn(i,j)-aver_gray_d(max_d_index))<abs(fpn(i,j)-aver_gray_d(max_d_index+4))
                  aver_d(i,j)=max_d_index;
            else
                  aver_d(i,j)=max_d_index+4;
            end
    end
end

%下面显示点方向图，利用索引图象，imshow(bit_dmap,map)
%去除边缘的像素,得到点方向图的数据矩阵bit_dmap
bit_dmap=imcrop(aver_d,[5 5 247 247]);        %去除边缘的4个像素  
%定义d_map函数
map=[1 0 0;          %方向1为红色
     0 1 0;          %方向2为绿色
     0 0 1;          %方向3为蓝色
     1 1 0;          %方向4为红+绿=黄色
     1 0 1;          %方向5为红+蓝=洋红色
     0 1 1;          %方向6为绿+蓝=青色
     1 1 1;          %方向7为白色
     0 0 0];         %方向8为黑色
figure,imshow(bit_dmap,map);colorbar;
title('规格化后分组法的点方向图');
text(300,80,{'利用9*9模板，计算4组','两两垂直方向的','灰度平均值','所得到的点方向图',...
   '其中','方向8为22.5度' ,'方向7为45度','方向6为67.5度','方向5为-90度','方向4为-67.5度','方向3为-45度','方向2为-22.5度','方向1为0度'});