指纹预处理图matlab实现

f=imread（‘C:\Users\lin\Desktop\t.png‘）;%读取图像到内存
f=imresize（f[363312]）;%该函数用于对图像做缩放处理。
figure;imshow（f）;
%用rgb2gray 将彩色图像转换为灰度图像。matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。
%所以要先将图像转为double格式的才能运算
gray=double（rgb2gray（f））;
%转成uint8 imshow（）显示图像时对double型是认为在0~1范围内即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。
%所以对double类型的图像显示的时候，要么归一化到0~1之间，要么将double类型的0~255数据转为uint8类型。
figure;imshow（uint8（gray））;

%归一化，灰度值限制在某一范围
M=0;var=0;
%均值
m=size（gray1）;n=size（gray2）;
for x=1:m
    for y=1:n
        M=M+gray（xy）;
    end
end
M1=M/（m*n）;%M1为均值 所有像素总共和除以多少个像素
%方差
for x=1:m
    for y=1:n
        var=var+（gray（xy）-M1）.^2;
    end;
end;
var1=var/（m*n）;%计算方差最终的大小 var1
%归一化 ********************************
for x=1:m
    for y=1:n
        if gray（xy）>M1
            gray（xy）=150+sqrt（2000*（gray（xy）-M1）/var1）;
        else
            gray（xy）=150-sqrt（2000*（M1-gray（xy））/var1）;
        end
    end
end
figure;imshow（uint8（gray））;

%*************************************************************************************************************
%归一化处理完毕后会对图像进行分割处理，目的是区分出前景色和背景色。我采用的分割为根据多区域阈值分割。
%多区域分割的效果取决于区域的大小，而指纹的区域分为一脊一谷最好，所以我选择3x3的区域大小。我会根据对区域多次进行求均值和方差进行分割。
%分割 分成多个3*3的块大小 
M=3;
H=floor（m/M）;L=floor（n/M）;
aveg1=zeros（HL）;
var1=zeros（HL）;
%计算每一块的平均值
for x=1:H
    for y=1:L
        aveg=0;var=0;
        %每一块的均值
        for i=1:M
            for j=1:M
                aveg=gray（i+（x-1）*Mj+（y-1）*M）+aveg;
            end;
        end;
        aveg1（xy）=aveg/（M*M）;
        %每一块的方差值
        for i=1:M
            for j=1:M
                var=（gray（i+（x-1）*Mj+（y-1）*M）-aveg1（xy））.^2+var;
            end;
        end;
        var1（xy）=var/（M*M）;
    end;
end;
%所有块的平均值和方差
Gmean=0;Vmean=0;
for x=1:H
    for y=1:L
        Gmean=Gmean+aveg1（xy）;
        Vmean=Vmean+var1（xy）;
    end
end
Gmean1=Gmean/（H*L）;
Vmean1=Vmean/（H*L）;

%每一小块和整块相比，再次求均值方差
% 前景（黑色）
gtemp=0;gtotle=0;vtotle=0;vtemp=0;
for x=1:H
    for y=1:L
        if Gmean1>aveg1（xy）%如果当前快的均值小于全局均值 就认为是前景 
            gtemp=gtemp+1;
            gtotle=gtotle+aveg1（xy）;
        end
        if Vmean1            vtemp=vtemp+1;
            vtotle=vtotle+var1（xy）;
        end
    end
end
% 前景均值
G1=gtotle/gtemp;
% 前景方差
V1=vtotle/vtemp;

%再次与刚刚产生的值相比
% 求得背景（白色）均值方差 增加可靠性
gtemp1=0;gtotle1=0;vtotle1=0;vtemp1=0;
for x=1:H
    for y=1:L
        if G1            gtemp1=gtemp1+1;
            gtotle1=gtotle1+aveg1（xy）;
        end
        if 0            vtemp1=vtemp1+1;
            vtotle1=vtotle1+var1（xy）;
        end
    end
end
% 背景均值
G2=gtotle1/gtemp1;
% 背景方差
V2=vtotle1/vtemp1;
%我会根据对区域多次进行求均值和方差进行分割。采集到的指纹图背景的灰度值大于前景色，背景主要为低频，所以背景的方差小于前景的方差。
%我分别求得背景和前景的均值和方差然后会得到背景为白色 脊线为黑色。
%然后保存在矩阵e（二值图）中，我会根据e中位置等于1的点的八邻域点的和小于四得到背景色，达到背景和前景分离（e矩阵）。
%****************************************
%构建矩阵（H*L