MATLABextractRidges

### MATLAB 中提取图像脊线的方法

在 MATLAB 中，可以通过多种方法来检测和提取图像中的脊线结构。一种常用的技术是利用形态学操作以及特定滤波器来进行增强和分割。

对于指纹图像或其他具有明显脊线特征的灰度图像，`fspecial` 和 `imfilter` 函数可用于创建导向滤波器并应用到输入图片上以突出显示这些线条状模式[^2]。接着通过二值化阈值处理得到初步的结果；为了进一步改善效果还可以采用细化算法如 `bwmorph()` 来去除不必要的分支点从而获得更清晰连贯的脊线表示形式。

下面是一个简单的例子展示如何实现这一过程：

% 加载测试图像
img = imread('fingerprint.png'); % 假设有一个名为 fingerprint 的 PNG 文件作为样本数据集的一部分
grayImg = rgb2gray(img);         % 如果原始图像是彩色，则转换成灰度版本

% 使用高斯平滑减少噪声影响
gaussFilter = fspecial('gaussian', [5 5], 1);
smoothedGrayImg = imfilter(double(grayImg), gaussFilter);

% 应用方向敏感型 Sobel 边缘探测算子阵列之一 (这里选择垂直边缘响应)
sobelVertKernel = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
edgeResponse = abs(imfilter(smoothedGrayImg, sobelVertKernel));

% 自适应直方图均衡化提升对比度以便更好地分离前景背景区域
enhancedEdgeResp = adapthisteq(edgeResponse);

% 设置合适的全局或局部自适应阈值得到二值掩模
binaryMask = enhancedEdgeResp > graythresh(enhancedEdgeResp)*2;

% 细化操作使最终输出更加贴近理想的单像素宽度曲线轨迹
refinedRidges = bwmorph(binaryMask,'skel',Inf);

figure;
subplot(1,2,1), imshow(grayImg), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(refinedRidges), title('Extracted Ridges');

此脚本展示了从加载图像到最后获取精炼后的脊线的一系列步骤。当然实际应用场景可能需要根据具体情况进行调整优化参数设置。