人体手指静脉识别技术研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
引言	第12-13页
第1章 绪论	第13-33页
·手指静脉识别技术的背景和意义	第13-24页
·手指静脉识别技术的背景	第13-20页
·手指静脉识别技术的意义	第20-24页
·国内外研究现状	第24-29页
·国内研究现状	第24-26页
·国外研究和应用现状	第26-29页
·课题研究的难点	第29页
·本文的研究内容	第29-32页
·本章小结	第32-33页
第2章 人体手指静脉成像机理	第33-44页
·近红外手指静脉造影	第33-38页
·手体静脉的生理特点简介	第33-34页
·近红外手指静脉造影	第34-36页
·近红外光源	第36-38页
·近红外手指静脉图像的采集设备	第38-43页
·光学传感器	第38-40页
·数字信号处理芯片	第40-42页
·镜头	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第3章 近红外手指静脉图像的采集	第44-60页
·采集终端的硬件设计	第44-54页
·近红外手指静脉造影的光源设计	第45-49页
·光学传感器模块	第49-51页
·镜头和滤波片	第51-53页
·通信接口模块	第53-54页
·电源管理	第54页
·图像采集时的光源控制	第54-59页
·PC机的光强控制	第55-56页
·采集终端中微控制器的软件设计	第56-59页
·本章小结	第59-60页
第4章 多光强手指静脉图像的融合	第60-80页
·图像融合和高动态范围图像	第60-65页
·图像融合概述	第60-62页
·图像融合的方法	第62-64页
·动态范围和曝光量	第64-65页
·扩展图像动态范围的方法	第65页
·多光强的近红外手指静脉图像序列融合	第65-79页
·CMOS成像设备的光敏响应函数	第66-72页
·多光强图像直接融合的评价方法	第72-73页
·多光强的近红外手指静脉图像序列的融合算法	第73-79页
·本章小结	第79-80页
第5章 手指静脉图像的预处理	第80-88页
·手指静脉图像预处理的流程	第80-81页
·手指静脉图像预处理的具体方法	第81-87页
·手指边缘提取	第81-84页
·手指指体中线的拟合	第84-85页
·手指静脉图像的归一化	第85-87页
·本章小结	第87-88页
第6章 手指静脉图像的特征提取	第88-111页
·静脉纹路的分割算法	第88-104页
·局部阈值分割	第88-91页
·方向模板法	第91-93页
·基于灰度形态学的重复线形跟踪法提取静脉	第93-104页
·静脉特征选取	第104-110页
·基于统计的静脉特征提取	第104-106页
·基于结构的静脉特征提取	第106-107页
·基于模糊理论的静脉三值分割和特征提取	第107-110页
·本章小结	第110-111页
第7章 手指静脉图像匹配	第111-123页
·常用的图像匹配方法	第111-113页
·现有的手指静脉匹配方法	第113-118页
·灰度图像空域和频域的归一化相关	第113-114页
·Hausdorff距离	第114-115页
·Miss-match点统计匹配	第115-116页
·矩特征匹配	第116页
·结构特征点匹配	第116-118页
·手指静脉图像的三值模板模糊匹配	第118-121页
·三值模板间的距离	第119-120页
·三值模板的模糊匹配	第120-121页
·搜索策略	第121-122页
·本章小结	第122-123页
第8章 实验结果和分析	第123-134页
·实验环境	第123-124页
·实验评估	第124-127页
·三值模板模糊匹配识别	第127-131页
·三值模板匹配结果分析	第128-129页
·三值模板模糊匹配的参数讨论	第129-131页
·三值模板模糊匹配的系统实时性分析	第131页
·常见手指静脉匹配方法的实验结果和分析	第131-133页
·本章小结	第133-134页
第9章 总结和展望	第134-136页
·工作总结	第134-135页
·研究展望	第135-136页
参考文献	第136-147页
攻博期间的相关科研成果	第147-148页
致谢	第148页