| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·生物特征识别技术 | 第7-8页 |
| ·虹膜识别简介 | 第8-10页 |
| ·虹膜识别的发展历史和研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 模糊虹膜图像复原方法概述 | 第12-24页 |
| ·图像及图像复原的简介 | 第12-13页 |
| ·图像退化/复原过程的数学模型 | 第13-18页 |
| ·退化系统的基本定义 | 第14页 |
| ·连续函数的退化模型 | 第14-15页 |
| ·离散函数的退化模型 | 第15-18页 |
| ·模糊虹膜复原方法研究现状 | 第18-24页 |
| ·Wiener方法 | 第18-19页 |
| ·RL方法 | 第19页 |
| ·DRL方法 | 第19-20页 |
| ·有约束的最小二乘法 | 第20页 |
| ·MEM方法 | 第20-21页 |
| ·σ-CLEAN方法 | 第21页 |
| ·IDD方法 | 第21-22页 |
| ·IBD方法 | 第22页 |
| ·SAD方法 | 第22-24页 |
| 第3章 模糊虹膜基于功率谱的检焦方法 | 第24-31页 |
| ·预备知识 | 第24-29页 |
| ·虹膜图像产生离焦的原因 | 第24-26页 |
| ·离焦光学传递函数 | 第26-27页 |
| ·图像功率谱理论和图像功率谱模型 | 第27-28页 |
| ·数字图像二维功率谱曲线的建立 | 第28-29页 |
| ·基于功率谱的离焦模糊虹膜图像的自动检焦方法 | 第29-31页 |
| ·检焦评价函数的定义 | 第29-30页 |
| ·基于功率谱的离焦模糊虹膜图像的自动检焦算法的实现 | 第30-31页 |
| 第4章 模糊虹膜图像复原方法 | 第31-39页 |
| ·基于脊波变换的模糊虹膜图像去噪 | 第31-36页 |
| ·连续脊波变换 | 第31-32页 |
| ·脊波变换与小波变换的联系 | 第32-33页 |
| ·Ridgelet离散化 | 第33页 |
| ·有限Radon变换 | 第33-34页 |
| ·有限脊波变换 | 第34-35页 |
| ·利用脊波变换进行虹膜图像去噪 | 第35-36页 |
| ·基于迭代的模糊虹膜图像复原 | 第36-39页 |
| ·图像恢复迭代算法的数学模型 | 第36-37页 |
| ·选取迭代格式 | 第37页 |
| ·选取参数c,α | 第37-38页 |
| ·频域中的迭代格式 | 第38-39页 |
| 第5章 模糊虹膜复原系统的实现及结果分析 | 第39-44页 |
| ·虹膜复原系统的实现 | 第39-42页 |
| ·虹膜复原系统的总体结构设计 | 第39-40页 |
| ·功率谱模块的详细设计 | 第40-41页 |
| ·脊波去噪模块的详细设计 | 第41页 |
| ·迭代模块的详细设计 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| 第6章 结论与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 摘要 | 第50-53页 |
| Abstract | 第53-55页 |