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掌纹预处理算法的研究与实现

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·研究背景第12页
   ·国内外研究现状第12-16页
     ·掌纹图像采集第12页
     ·掌纹图像灰度化第12-13页
     ·掌纹图像二值化第13页
     ·提取手掌轮廓线第13页
     ·定位关键点第13-14页
     ·提取ROI第14-15页
     ·掌纹分类第15-16页
     ·其它预处理第16页
   ·研究意义第16页
   ·论文的组织结构第16-18页
第2章 掌纹识别相关知识简介第18-34页
   ·掌纹的形成第18-19页
     ·主线第18页
     ·皱褶第18页
     ·乳突纹第18-19页
   ·掌纹的特征第19页
   ·图像灰度化第19-20页
     ·最大值法第20页
     ·平均值法第20页
     ·加权平均法第20页
     ·亮度法第20页
   ·二值化算法第20-22页
     ·固定阈值二值化算法第20-21页
     ·双峰法第21页
     ·微分直方图法第21页
     ·灰度差直方图法第21页
     ·分块二值化算法第21-22页
   ·手掌轮廓线提取算法第22-24页
     ·数学形态学第22-23页
     ·虫随法第23-24页
   ·关键点提取算法第24-26页
     ·Harris角点检测算法第24-25页
     ·基于局部曲率函数的角点检测算法第25-26页
   ·掌纹灰度图像增强第26-27页
     ·对比度线性展宽第26-27页
     ·线性动态范围调整第27页
   ·掌纹图像的特征提取第27-31页
     ·基于空间特征的特征提取第27-28页
     ·基于空域-频域的特征提取第28-30页
     ·基于子空间的特征提取第30-31页
   ·分类匹配第31-32页
     ·基于关键点的几何特征的距离第31页
     ·Mahalanobis距离第31-32页
     ·向量距离分类器第32页
   ·生物身份识别评价标准第32-33页
   ·小结第33-34页
第3章 掌纹识别整体流程分析第34-38页
   ·功能模块分析第34-35页
   ·算法实现环境第35页
   ·掌纹预处理流程分析第35-37页
   ·小结第37-38页
第4章 掌纹预处理算法的研究与实现第38-60页
   ·彩色图像灰度化第38页
   ·灰度图像二值化第38-42页
     ·峰谷二值化算法第38-40页
     ·算法对比分析第40-42页
   ·手掌轮廓线提取第42-46页
     ·"最长最可能"算法第42-44页
     ·算法效果图像第44-46页
   ·关键点提取第46-50页
     ·手掌形态学算法第46-49页
     ·算法效果图像第49-50页
   ·确定手掌内切圆第50-52页
     ·"折半试探"确定内切圆算法第50-52页
     ·算法效果图像第52页
   ·截取正方形ROI第52-55页
     ·算法描述第52-54页
     ·算法效果图像第54-55页
   ·正方形ROI图像灰度增强第55-59页
     ·算法描述第55-56页
     ·算法效果图像第56-59页
   ·小结第59-60页
第5章 掌纹特征提取与识别第60-64页
   ·ROI图像小波变换第60页
   ·小波能量特征提取第60-61页
   ·掌纹特征匹配识别第61-63页
   ·小结第63-64页
第6章 算法测试分析第64-68页
   ·预处理算法测试分析第64-67页
     ·健壮性测试第64-66页
     ·算法时间复杂性测试第66页
     ·算法正确率测试第66-67页
   ·掌纹识别正确率第67页
   ·小结第67-68页
第7章 结束语第68-70页
   ·工作总结第68页
   ·未来工作展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
附录A掌纹预处理完整流程测试图像第76-82页
 A.1 采集彩色手掌图像第76-77页
 A.2 提取手掌轮廓线第77页
 A.3 确定关键点所在区域第77-78页
 A.4 提取关键点第78-79页
 A.5 得到内切圆第79-80页
 A.6 截取正方形ROI第80-82页
附录B 旋转测试图像第82-84页
 B.1 彩色旋转图像第82页
 B.2 截取正方形ROI图像第82-84页
附录C 噪声测试图像第84-85页
 C.1 彩色噪声图像第84页
 C.2 截取正方形ROI图像第84-85页

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