基于梯度和大津算法的指纹图像分割方法Matlab

基于梯度和大津算法的指纹图像分割方法结合了图像的梯度信息和像素灰度值信息，能够更准确地分离指纹纹线和背景。下面给出MATLAB实现示例代码：

% 读取指纹图像
img = imread('fingerprint.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 计算梯度幅值
[Gx, Gy] = imgradientxy(grayImg, 'sobel');
Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

% 对梯度幅值进行二值化处理
threshold = graythresh(Gmag);
bwImg = imbinarize(Gmag, threshold);

% 对二值化图像进行形态学处理，去除噪点和断裂部分
se = strel('disk', 3);
bwImg = imclose(bwImg, se);
bwImg = imfill(bwImg, 'holes');

% 对二值化图像进行大津算法二值化处理，去除指纹纹线外的背景
threshold = graythresh(bwImg);
bwImg = imbinarize(bwImg, threshold);

% 显示分割结果
imshow(bwImg);

这段代码使用MATLAB自带的`imgradientxy`函数计算图像的梯度幅值，使用`imbinarize`函数对梯度幅值进行二值化处理，得到二值化图像。然后使用形态学操作函数`strel`创建一个圆形的结构元素，对二值化图像进行闭运算和填充操作，去除噪点和断裂部分。接着使用大津算法（`graythresh`函数）对二值化图像进行二值化处理，去除指纹纹线外的背景。最后使用`imshow`函数显示分割结果。