基于Radon变换和小波理论的静脉特征提取与匹配
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第11-13页 |
| ·图像特征及特征提取与匹配的方法 | 第13-17页 |
| ·颜色特征 | 第13-14页 |
| ·纹理特征 | 第14-15页 |
| ·形状特征 | 第15-16页 |
| ·空间关系特征 | 第16页 |
| ·特征提取与匹配的方法 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究工作和论文组织 | 第17-19页 |
| 第2章 手背静脉识别技术简介 | 第19-27页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第19-20页 |
| ·静脉识别的理论依据与特点 | 第20-21页 |
| ·静脉识别技术国内外研究现状 | 第21-23页 |
| ·静脉识别系统 | 第23-25页 |
| ·生物识别系统的基本组成 | 第23-24页 |
| ·识别系统设计 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 静脉图像的预处理 | 第27-41页 |
| ·静脉图像标准化 | 第27-30页 |
| ·尺寸归一化 | 第27-29页 |
| ·静脉图像的灰度归一化 | 第29-30页 |
| ·静脉图像的增强 | 第30-33页 |
| ·直方图均衡化 | 第30-31页 |
| ·对比度自适应直方图均衡化 | 第31-33页 |
| ·图像分割 | 第33-36页 |
| ·图像分割定义 | 第33-34页 |
| ·阈值图像法 | 第34-36页 |
| ·静脉图像的滤波与去噪 | 第36-37页 |
| ·毛刺的去除 | 第36-37页 |
| ·斑点和孔洞的去除 | 第37页 |
| ·静脉轮廓的预处理 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 静脉特征提取与匹配 | 第41-73页 |
| ·现有的静脉特征提取方法 | 第41-43页 |
| ·基于静脉几何结构的特征提取 | 第41-42页 |
| ·基于多尺度理论的多重特征提取 | 第42-43页 |
| ·基于Radon变换的特征提取和匹配 | 第43-54页 |
| ·Radon变换理论 | 第43-45页 |
| ·基于Radon不变矩的特征提取方法 | 第45-48页 |
| ·基于Radon变换的静脉特征识别算法实现 | 第48-54页 |
| ·小波简介 | 第54-69页 |
| ·小波变换 | 第55-60页 |
| ·多尺度小波分析 | 第60-65页 |
| ·基于多尺度小波分析的静脉图像特征识别算法 | 第65-69页 |
| ·静脉图像的匹配算法 | 第69-71页 |
| ·标准距离法 | 第70页 |
| ·最近邻法 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第73-79页 |
| ·基于Radon变换的静脉特征提取与匹配实验 | 第74-75页 |
| ·基于多尺度小波分析的静脉特征提取与匹配实验 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
