| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·指静脉识别技术简介 | 第12-14页 |
| ·指静脉识别技术原理 | 第13-14页 |
| ·指静脉识别技术的优势 | 第14页 |
| ·指静脉识别技术的研究现状 | 第14-16页 |
| ·偏微分方程在图像处理中的应用与发展 | 第16-17页 |
| ·图像去噪中的偏微分方程方法 | 第16-17页 |
| ·偏微分方程在图像分割领域的研究 | 第17页 |
| ·相关评价标准 | 第17-19页 |
| ·本文的研究工作及内容安排 | 第19-20页 |
| 第2章 偏微分方程方法在图像处理中应用的理论基础 | 第20-26页 |
| ·偏微分方程的经典数值解法 | 第20-22页 |
| ·有限差分法简介 | 第20-21页 |
| ·变分法和梯度下降法 | 第21-22页 |
| ·曲线演化理论和水平集方法 | 第22-24页 |
| ·曲线演化理论简介 | 第22-23页 |
| ·水平集方法 | 第23-24页 |
| ·偏微分方程在图像处理应用中的分类与优势 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 指静脉图像预处理 | 第26-38页 |
| ·指静脉图像的特点分析 | 第26-27页 |
| ·采集图像的背景去除 | 第27-28页 |
| ·静脉图像的归一化处理 | 第28-29页 |
| ·基于偏微分方程的手指静脉图像去噪 | 第29-37页 |
| ·一种组合总变差和四阶PDE的新模型 | 第29-33页 |
| ·一种改进的各向异性扩散去噪模型 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 指静脉图像分割算法 | 第38-55页 |
| ·阈值分割算法 | 第38-40页 |
| ·阈值分割方法简介 | 第38页 |
| ·中点阈值分割法的提出 | 第38-40页 |
| ·基于PDE的主动轮廓模型在指静脉图像分割中的应用 | 第40-52页 |
| ·活动轮廓模型简介 | 第40-41页 |
| ·LBF模型 | 第41-43页 |
| ·水平集初始化问题 | 第43页 |
| ·基于混合信息活动轮廓模型的指静脉分割 | 第43-48页 |
| ·一种基于双阱势能初始化的混合信息活动轮廓模型 | 第48-52页 |
| ·分割后处理 | 第52-54页 |
| ·滤波与去噪 | 第52-53页 |
| ·细化 | 第53-54页 |
| ·去毛刺 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于指静脉结构匹配识别的实现 | 第55-60页 |
| ·生物识别系统的工作模式 | 第55页 |
| ·方法的提出依据 | 第55-56页 |
| ·算法的基本原理 | 第56-57页 |
| ·实验与分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |