能再写一个基于方向场的方法提取指纹中心点的matlab代码吗？要有中文备注

以下是基于方向场的方法提取指纹中心点的 MATLAB 代码，带有中文备注：

% 读取指纹图像
im = imread('fingerprint.png');

% 预处理，将图像转为灰度图像并进行高斯滤波平滑
im_gray = rgb2gray(im);
im_smooth = imgaussfilt(im_gray, 2);

% 计算梯度和方向场
[Gx, Gy] = imgradientxy(im_smooth);
[theta, ~] = imgradient(Gx, Gy);

% 将角度转换为弧度
theta = theta * pi / 180;

% 计算方向直方图
bins = 36;  % 直方图的区间数
histogram = zeros(size(im_smooth, 1), size(im_smooth, 2), bins);
for i = 1:size(im_smooth, 1)
    for j = 1:size(im_smooth, 2)
        bin = ceil(theta(i, j) / (2 * pi / bins));
        histogram(i, j, bin) = histogram(i, j, bin) + 1;
    end
end

% 计算每个像素点的指纹中心度
center_map = zeros(size(im_smooth, 1), size(im_smooth, 2));
for i = 1:size(im_smooth, 1)
    for j = 1:size(im_smooth, 2)
        center_value = 0;
        for k = 1:bins
            center_value = center_value + histogram(i, j, k)^2;
        end
        center_map(i, j) = center_value / bins;
    end
end

% 对指纹中心度进行阈值处理，提取指纹中心点
threshold = 0.3;  % 阈值，可根据实际情况调整
center_points = [];
for i = 2:size(im_smooth, 1)-1
    for j = 2:size(im_smooth, 2)-1
        if center_map(i, j) > threshold && ...
                center_map(i, j) > center_map(i-1, j-1) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i-1, j) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i-1, j+1) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i, j-1) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i, j+1) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i+1, j-1) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i+1, j) && ...
                center_map(i, j) > center_map(i+1, j+1)
            center_points = [center_points; j, i];  % 注意坐标顺序
        end
    end
end

% 可视化指纹中心点
imshow(im)
hold on
scatter(center_points(:, 1), center_points(:, 2), 'r', 'filled')

注：此代码仅供参考，具体阈值和参数需要根据实际情况进行调整。