本项目探讨了在MATLAB环境下实现高效的指纹图像处理与模式识别技术，专注于开发精确、快速的指纹匹配算法。
以下是对给定代码的简化与重新组织：
```matlab
% 获取测试数据库路径
TestDatabasePath = uigetdir(E:\我的大学, 选择测试数据库路径);
% 输入测试图像名称
prompt = {请输入测试图像名:};
dlg_title = 指纹识别系统;
num_lines= 1;
def = {};
TestImageName = inputdlg(prompt, dlg_title, num_lines, def);
if ~isempty(TestImageName)
TestImagePath = fullfile(TestDatabasePath, [char(TestImageName{1}) .bmp]);
% 读取图像
im = imread(TestImagePath);
tic;
I = imresize(im,[200,200]);
figure(1), subplot(131), imshow(I); title(原图);
set(gcf,Position,[1 1 600 600]);
level=graythresh(I);
J=im2bw(I,level);
figure(1), subplot(132), imshow(J); title(二值图);
end
```
这段代码首先让用户选择一个测试数据库的路径，然后请求用户输入一张特定图像的名字。接着它会尝试读取该图像，并将其调整为大小为 200x200 的版本。之后程序将原图和经过灰度阈处理后的二值化图片显示出来供查看。
5星
