【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码

最新推荐文章于 2022-12-21 00:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2022-12-21 00:30:00 发布 · 27 阅读

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一、形态学

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是”变瘦”，膨胀就是”变胖”，看下图就明白了：

(http://ex2tron.wang/opencv-python-erode-and-dilate/)

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab

经验之谈：形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色(即前景)部分！

开/闭运算

先腐蚀后膨胀叫开运算(因为先腐蚀会分开物体，这样容易记住)，其作用是：分离物体，消除小区域。

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab_03

经验之谈：很多人对开闭运算的作用不是很清楚，但看上图↑，不用怕：如果我们的目标物体外面有很多无关的小区域，就用开运算去除掉；如果物体内部有很多小黑洞，就用闭运算填充掉。

为什么有了膨胀腐蚀还要开运算闭运算呢？其实开闭运算最重要的一点就是，可以保持物体原有大小。然后一个是消除物体内部孔洞的另一个是增强物体之间连接点的。

其他形态学操作

形态学梯度：膨胀图减去腐蚀图，dilation - erosion，这样会得到物体的轮廓：

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab_05

膨胀与腐蚀能够实现以下作用：

1.消除噪声

2.分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素

3.寻找图像中的明显的极大值区域或者极小值区域

4.求出图像的梯度

需要注意之处：腐蚀和膨胀都是对图像的白色部分(高亮部分)而言。膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，类似于领域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图的高亮部分被腐蚀，类似于领域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

从数学的角度来说，膨胀和腐蚀操作就是将图像与核进行卷积，核可以是任意形状和大小的。

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab_07

膨胀到底是怎么实现的呢？求局部最大值。

原图与核进行卷积，将最大值赋予指定像素，从而使亮者更亮，效果就是亮的区域膨胀了。

再讲腐蚀(Erosion)：

操作与膨胀相反，求局部最小值。

可以理解为，移动结构B(核)，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内，则保存该位置点，所有满足条件的点构成结构A被结构B腐蚀的结果。

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab_09

A被腐蚀后的结果貌似不对，好像应该是这样的：

【图像识别】基于形态学实现指纹特征提取matlab源码_matlab_11

、部分代码

% 特征点匹配
% 点类型匹配
% tic; toc计时
% 找到一个特征点以后，在其周围找到四十个端点或交叉点，统计四十个点的交叉点和端点的个数
% 若两幅图断点占的比例近似相同则匹配
% fff=abs(f11-f21)/(f11+f12) 越接近于0 匹配度越高
close all;
tic;
clear;
thin1=tuxiangyuchuli('zhiwen.png');
thin2=tuxiangyuchuli('zhiwen.png');
figure;
txy1=point(thin1);
txy2=point(thin2);
[w1,txy1]=guanghua(thin2,txy2);
[w2,txy2]=guanghua(thin2,txy2);
thin1=w1;
thin2=w2;
txy1=cut(thin1,txy1);
txy2=cut(thin2,txy2);
[pxy31,error2]=combine(thin1,8,txy1,60);
[pxy32,error2]=combine(thin2,8,txy2,60);
error=1;
num=20;
cxy1=pxy31;
cxy2=pxy32;
d1=distance(cxy1(1,1),cxy1(1,2),num,thin1);
d2=distance(cxy2(1,1),cxy2(1,2),num,thin2);
f=(sum(abs((d1./d2)-1)));
if(f<0.5)
    error=0;
else
    error=1;
end
f
c11=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,1);
c12=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,2);
c21=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,1);
c22=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,2);
cxy1(2,:)=c11;
cxy1(3,:)=c12(2,:);
cxy2(2,:)=c21;
cxy2(3,:)=c22(2,:);
x11=cxy1(1,1);y11=cxy1(1,2);
x12=cxy1(2,1);y12=cxy1(2,2);
x13=cxy1(3,1);y13=cxy1(3,2);
x21=cxy2(1,1);y21=cxy2(1,2);
x22=cxy2(2,1);y22=cxy2(2,2);
x23=cxy2(3,1);y23=cxy2(3,2);
dd1(1)=juli(x11,y11,x12,y12);
dd1(2)=juli(x12,y12,x13,y13);
dd1(3)=juli(x13,y13,x11,y11);
dd2(1)=juli(x22,y21,x22,y22);
dd2(2)=juli(x22,y22,x23,y23);
dd2(3)=juli(x23,y23,x21,y21);
ff=sum(sum(abs((d1./d2)-1)))
if ff<1
    error=0
else error=1
end
cxy1(2:41,:)=find_point(pxy31(1,1),pxy31(1,2),txy1,40);
cxy2(2:41,:)=find_point(pxy32(1,1),pxy32(1,2),txy2,40);
f11=length(find(cxy1(:,3)==2));
f12=length(find(cxy1(:,3)==6));
f21=length(find(cxy2(:,3)==2));
f22=length(find(cxy2(:,3)==6));
fff=abs(f11-f21)/(f11+f12)
toc