掌纹图像的定位分割与分级主线特征提取研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第10-14页 |
| ·生物特征识别 | 第10-12页 |
| ·各种生物特征识别技术简介 | 第12-13页 |
| ·生物特征识别的应用 | 第13-14页 |
| ·掌纹识别技术 | 第14-18页 |
| ·掌纹介绍 | 第14-15页 |
| ·掌纹识别技术的发展历程 | 第15-16页 |
| ·掌纹识别系统构成 | 第16页 |
| ·掌纹识别中的相关算法 | 第16-18页 |
| ·本文主要内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 掌纹图像的定位分割 | 第20-30页 |
| ·掌纹采集系统 | 第20页 |
| ·本文所用的数据库 | 第20-21页 |
| ·掌纹图像的定位与分割 | 第21-28页 |
| ·掌纹图像的二值化 | 第21-23页 |
| ·基于形态学的轮廓提取 | 第23-25页 |
| ·轮廓特征点提取 | 第25-28页 |
| ·掌纹感兴趣区（ROI）提取 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 分级主线特征研究 | 第30-36页 |
| ·掌纹的主线分析 | 第30页 |
| ·常见的主线提取方法 | 第30-32页 |
| ·两种基于灰度直方图的主线提取算法 | 第32-34页 |
| ·本章总结 | 第34-36页 |
| 第4章 一种基于灰度级的新的主线提取方法 | 第36-44页 |
| ·图像的多灰度级 | 第36-37页 |
| ·图像的灰度级和空间分辨率 | 第36页 |
| ·图像的灰度直方图 | 第36-37页 |
| ·灰度分级 | 第37-39页 |
| ·对比度合并 | 第37-38页 |
| ·灰度分级树 | 第38页 |
| ·主要灰度级 | 第38-39页 |
| ·基于 Hough 变换的主线提取 | 第39-40页 |
| ·掌纹图像的后续处理 | 第40-43页 |
| ·区域填充 | 第40-41页 |
| ·骨架的提取 | 第41-43页 |
| ·去除毛刺 | 第43页 |
| ·本章总结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·图像的预处理阶段 | 第44-45页 |
| ·主线分析阶段 | 第45-48页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第48页 |
| ·工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
