手背静脉红外图像特征识别算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·静脉识别研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究目标 | 第12页 |
| ·论文内容与结构 | 第12-14页 |
| 第2章 图像采集 | 第14-18页 |
| ·近红外光技术 | 第14页 |
| ·光源 | 第14-15页 |
| ·图象传感器 | 第15-16页 |
| ·图象传感器功能单元 | 第15页 |
| ·图像传感器主要操作 | 第15-16页 |
| ·实验结果分析 | 第16-18页 |
| ·试验结果 | 第16-17页 |
| ·实验分析 | 第17-18页 |
| 第3章 图像处理 | 第18-38页 |
| ·图像增强处理 | 第18-25页 |
| ·维纳滤波 | 第18-20页 |
| ·归一化处理 | 第20页 |
| ·图像灰度截取和拉伸 | 第20-23页 |
| ·图像锐化 | 第23-25页 |
| ·图像的去噪声斑块 | 第25-28页 |
| ·区域生长 | 第25-26页 |
| ·去噪声斑块 | 第26-28页 |
| ·中值滤波 | 第28页 |
| ·静脉血管图像的细化 | 第28-30页 |
| ·图像细化后的修复 | 第30-34页 |
| ·交叉点的判断 | 第30-31页 |
| ·毛刺修复算法 | 第31-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-38页 |
| ·手背静脉图像提取的实验数据 | 第34-36页 |
| ·分析实验结果 | 第36-38页 |
| 第4章 图像识别 | 第38-61页 |
| ·识别算法评估 | 第38-44页 |
| ·基于相关系数的静脉识别算法 | 第38-40页 |
| ·基于不变矩的静脉识别算法 | 第40-44页 |
| ·基于细化后的静脉图像识别算法 | 第44页 |
| ·实验中识别算法的改进 | 第44-50页 |
| ·基于交叉点拓扑关系的识别算法 | 第45-46页 |
| ·基于一阶归一化中心矩的识别算法 | 第46-47页 |
| ·基于交叉点之间静脉曲线形状的识别算法 | 第47-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-61页 |
| ·交叉点拓扑关系的识别算法的验证 | 第50-52页 |
| ·基于一阶归一化中心矩的识别算法的验证 | 第52-53页 |
| ·交叉点之间静脉图像形状识别的验证 | 第53页 |
| ·匹配结果分析 | 第53-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第66页 |
