基于Gabor滤波器的指纹图像增强
指纹是一种常用的生物特征，因其难以伪造、不易模拟等特点而被广泛应用于各个领域。然而，指纹图像受到噪声、干扰等因素的影响，会造成脊线模糊、断裂等问题，降低了指纹识别的准确率。因此，如何提高指纹识别的精度，是一个非常重要的问题。
对于指纹图像增强的方法，常用的有局部均值法、Gabor滤波、小波变换等。其中，基于Gabor滤波器的方法可以较好地保持指纹图像的细节信息，被广泛应用于指纹图像增强领域。
Gabor滤波器是一种局部频率和方向敏感的滤波器，它可以在不同方向和频率上进行滤波，并且具有良好的平移不变性和方向选择性。通过将Gabor滤波器应用于指纹图像增强中，可以有效地增强脊线信息，抑制噪声和干扰信息。
下面，我们将介绍如何使用matlab实现基于Gabor滤波器的指纹图像增强。
步骤一：获取原始指纹图像
首先，我们需要获取一张原始的指纹图像，可以从公共数据库中获取，也可以自己采集。在这里，我们以FVC 2004 DB2_A作为测试图像，可以从以下链接中下载：
http://bias.csr.unibo.it/fvc2004/databases.asp
步骤二：预处理原始指纹图像
在使用Gabor滤波器前，需要对原始指纹图像进行一些预处理，包括图像灰度化、图像平滑等，以便后续处理。
代码如下：
% 加载原始指纹图像
img =