| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 掌纹的线特征 | 第11-12页 |
| 1.4 研究现状综述 | 第12-14页 |
| 1.5 本文的主要工作及内容安排 | 第14-17页 |
| 第2章 掌纹图像的预处理 | 第17-27页 |
| 2.1 掌纹图像简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 掌纹图像的采集方式 | 第17-18页 |
| 2.1.2 本文使用的自主采集的手掌图像库介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 掌纹图像预处理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 候选掌纹图像轮廓的提取 | 第20-22页 |
| 2.3 内接圆计算方法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 最大内接圆的传统算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 最大内接圆的改进算法 | 第23-27页 |
| 第3章 边缘检测技术在掌纹线特征提取中的应用 | 第27-41页 |
| 3.1 掌纹线与图像边缘的关系 | 第27-28页 |
| 3.2 几种传统图像边缘检测方法的介绍 | 第28-29页 |
| 3.3 边缘检测算法在掌纹线提取中的应用 | 第29-36页 |
| 3.4 基于改进的8方向模板匹配的自适应Sobel算子掌纹线提取方法 | 第36-41页 |
| 第4章 一种利用数学形态学和模板匹配概念提取掌纹主线的方法 | 第41-51页 |
| 4.1 数学形态学理论 | 第41-43页 |
| 4.1.1 二值图像形态学 | 第41-42页 |
| 4.1.2 形态学基本运算 | 第42-43页 |
| 4.2 基于形态学变换的边缘检测 | 第43-45页 |
| 4.3 结合数学形态学和模板匹配的自适应掌纹提取方法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 算法的实现 | 第45-49页 |
| 4.3.2 实验的结果和分析 | 第49-51页 |
| 第5章 一种获取掌纹主线几何特征并进行归一化处理的方法 | 第51-59页 |
| 5.1 掌纹线的几何特征 | 第51-53页 |
| 5.1.1 最小外接矩形概念 | 第51-52页 |
| 5.1.2 掌纹线与水平方向的夹角 | 第52-53页 |
| 5.1.3 掌纹线的离心率 | 第53页 |
| 5.2 基于几何特征的干扰掌纹线过滤方法 | 第53-54页 |
| 5.3 一种掌纹线几何特征判断并进行归一化处理的方法 | 第54-56页 |
| 5.4 实验结果 | 第56-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59页 |
| 6.2 局限性和展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第67页 |
