基于小波图像增强的指纹汗腺提取
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 概述 | 第10-19页 |
| 1.1 指纹识别技术简介 | 第10-15页 |
| 1.1.1 指纹识别技术的发展历程 | 第10-11页 |
| 1.1.2 指纹识别技术的应用及前景展望 | 第11-12页 |
| 1.1.3 指纹传感器技术 | 第12-13页 |
| 1.1.4 自动指纹识别系统(AFIS) | 第13-15页 |
| 1.2 指纹的基本特征 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 小波理论与图像处理 | 第19-31页 |
| 2.1 小波分析理论的产生 | 第19-20页 |
| 2.2 小波分析理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第20-21页 |
| 2.2.2 重建核及重建核方程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 离散小波变换 | 第22-23页 |
| 2.3 小波的几个有用特征 | 第23-29页 |
| 2.3.1 多分辨率分析 | 第23页 |
| 2.3.2 小波分解与重构 | 第23-26页 |
| 2.3.3 常用小波基 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 指纹图像预处理 | 第31-45页 |
| 3.1 指纹图像增强 | 第31-32页 |
| 3.2 指纹图像规格化 | 第32页 |
| 3.3 数字图像的小波分解 | 第32-36页 |
| 3.4 基于软阈值的图像增强算法 | 第36-43页 |
| 3.4.1 小波分解与阈值技术 | 第36-39页 |
| 3.4.2 软阈值技术 | 第39页 |
| 3.4.3 参数的确定 | 第39-41页 |
| 3.4.4 小波基及分解层数的确定 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 汗腺特征提取 | 第45-52页 |
| 4.1 汗腺模型的确定和图像预处理 | 第45-47页 |
| 4.1.1 汗腺模型的确定 | 第45-46页 |
| 4.1.2 图像预处理 | 第46-47页 |
| 4.2 误差图的确定 | 第47-48页 |
| 4.3 汗腺特征的抽取 | 第48-49页 |
| 4.4 抽取结果的改进 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 Matlab 仿真的实现 | 第52-56页 |
| 5.1 MATLAB 仿真软件简介 | 第52页 |
| 5.2 仿真用到的函数及其参数选择 | 第52-54页 |
| 5.3 Matlab 仿真结果 | 第54-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67页 |
