基于MATLAB的指纹图像预处理与Gabor增强系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现指纹图像的标准化与Gabor滤波增强，有效消除光照差异并强化脊线结构，显著提升图像质量，为后续特征提取提供可靠基础。适用于生物识别研究与算法开发。

详 情 说 明

指纹图像预处理与Gabor增强系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的指纹图像预处理流程，主要用于消除指纹图像的光照差异并增强脊线结构特征。系统首先对输入的指纹图像进行标准化处理，然后通过方向场估计和自适应Gabor滤波技术显著提升指纹图像质量，为后续的特征提取和匹配任务奠定坚实基础。

功能特性

• 图像标准化：自动调整图像尺寸至统一规格，实现灰度值归一化处理
• 方向场估计：精确计算指纹脊线的局部方向信息
• Gabor滤波增强：基于方向场和频率估计的自适应滤波，有效增强脊线特征
• 质量评估：提供增强前后的图像质量指标对比分析
• 可视化输出：完整展示预处理过程中的各个关键步骤结果

使用方法

1. 准备输入指纹图像（支持JPEG、PNG、BMP格式，分辨率不低于500×500像素）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 图像读取与灰度转换 - 尺寸标准化与灰度归一化 - 方向场估计与频率分析 - Gabor滤波增强处理

1. 查看输出结果：

- 标准化后的指纹图像 - Gabor增强图像 - 处理过程可视化图表 - 质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的指纹预处理流程，涵盖图像读取与格式转换、尺寸与灰度标准化处理、方向场精确估计、频率分布分析计算、自适应Gabor滤波器设计与应用、增强结果可视化输出以及质量指标量化评估等核心功能模块，实现了从原始指纹图像输入到增强结果输出的全自动化处理。