| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·生物识别研究现状 | 第11-12页 |
| ·静脉识别技术 | 第12-13页 |
| ·静脉图像获取 | 第13-14页 |
| ·静脉图像细化 | 第14页 |
| ·难点及主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 手掌静脉图像获取原理 | 第17-26页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·手掌静脉成像原理 | 第17-18页 |
| ·手掌静脉图像获取系统模型 | 第18-25页 |
| ·光源 | 第19-20页 |
| ·成像设备 | 第20-22页 |
| ·其它元件 | 第22-24页 |
| ·获取分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 提取及细化相关算法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·手掌静脉图像处理过程 | 第26页 |
| ·纹路提取相关算法 | 第26-32页 |
| ·固定阈值法 | 第27页 |
| ·全局均值法 | 第27页 |
| ·分四块均值法 | 第27-28页 |
| ·阈值法 | 第28-29页 |
| ·去噪算法 | 第29-32页 |
| ·细化相关算法 | 第32-37页 |
| ·Hildtitch 细化算法 | 第33-34页 |
| ·查表细化算法 | 第34-35页 |
| ·OPTA 细化算法 | 第35-36页 |
| ·毛刺去除算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 手掌静脉图像纹路提取 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图像纹路提取方法概述 | 第38-39页 |
| ·Niblack 算法 | 第39-41页 |
| ·算法原理 | 第39-40页 |
| ·算法不足 | 第40-41页 |
| ·算法优化设计 | 第41页 |
| ·一种基于Niblack 与分四块均值的新二值化算法 | 第41-45页 |
| ·改进算法思想 | 第41-43页 |
| ·参数选取 | 第43-44页 |
| ·改进算法的实现 | 第44-45页 |
| ·二值化图像去噪 | 第45-47页 |
| ·连通区域标记法去噪 | 第45-46页 |
| ·数学形态学去噪 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 手掌静脉图像细化 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·手掌静脉图像细化概述 | 第51-53页 |
| ·燃火细化算法 | 第53-56页 |
| ·算法原理 | 第53-55页 |
| ·算法流程 | 第55页 |
| ·算法的局限性 | 第55-56页 |
| ·一种改进的燃火细化算法 | 第56-59页 |
| ·改进思想 | 第56-57页 |
| ·改进算法的实现 | 第57-59页 |
| ·毛刺去除 | 第59-61页 |
| ·毛刺去除原则 | 第59页 |
| ·算法实现 | 第59-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·研究工作总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 缩略语词汇表 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |