| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·生物识别技术简介 | 第13-15页 |
| ·指静脉识别的研究意义 | 第15-16页 |
| ·指静脉识别技术国内外发展与现状 | 第16-17页 |
| ·本文主要结构及内容 | 第17-18页 |
| 第2章 基于经典方法的手指静脉识别 | 第18-29页 |
| ·手指静脉图像获取 | 第18-19页 |
| ·手指静脉图像预处理 | 第19-22页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-21页 |
| ·图像灰度归一化 | 第21-22页 |
| ·经典方法分割指静脉图像 | 第22-28页 |
| ·基于偏微分方程的图像分割方法 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的图像分割方法 | 第23页 |
| ·阈值分割法 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 最大曲率算法实现指静脉图像分割 | 第29-37页 |
| ·最大曲率算法原理 | 第29-31页 |
| ·最大曲率算法的基本流程 | 第31-34页 |
| ·指静脉中心点提取 | 第31-33页 |
| ·连接指静脉中心点构成指静脉中心线 | 第33-34页 |
| ·指静脉图像二值化处理 | 第34页 |
| ·手指静脉提取及细化 | 第34-36页 |
| ·手指静脉提取 | 第34-35页 |
| ·手指静脉细化 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于双边滤波器改进的 Canny 边缘检测算法处理指静脉图像 | 第37-44页 |
| ·改进的 Canny 边缘检测算法原理 | 第37-41页 |
| ·值域滤波器和定义域滤波器的划分 | 第37-39页 |
| ·双边滤波器原理 | 第39-41页 |
| ·改进的 Canny 边缘检测算法处理静脉图像 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 手指静脉图像合成算法研究 | 第44-53页 |
| ·指静脉图像特征分析 | 第45-46页 |
| ·合成指静脉图像算法原理 | 第46页 |
| ·指静脉图像合成 | 第46-49页 |
| ·合成指静脉背景模式 | 第47页 |
| ·生成基本指静脉模式 | 第47-48页 |
| ·融合背景模式和静脉模式 | 第48-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 手指静脉特征提取 | 第53-59页 |
| ·Hu 不变矩原理 | 第53-56页 |
| ·Hu 不变矩的基本概念 | 第53-55页 |
| ·Hu 不变矩特性分析验证 | 第55-56页 |
| ·利用不变矩识别指静脉图像 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第7章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |