图像超分辨率重构在虹膜识别中的应用与研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-11页 |
| 1.2.1 图像超分辨率重构国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 虹膜识别算法研究与仿真 | 第13-38页 |
| 2.1 虹膜识别原理 | 第13-16页 |
| 2.1.1 虹膜生物结构与特性 | 第13-14页 |
| 2.1.2 虹膜图像识别基本流程 | 第14-15页 |
| 2.1.3 虹膜识别算法评判标准 | 第15-16页 |
| 2.2 虹膜图像提取 | 第16-26页 |
| 2.2.1 canny边缘检测 | 第16-19页 |
| 2.2.2 虹膜定位 | 第19-23页 |
| 2.2.3 虹膜图像预处理 | 第23-26页 |
| 2.3 虹膜特征提取 | 第26-32页 |
| 2.3.1 一维gabor变换提取特征 | 第26-27页 |
| 2.3.2 二维gabor变换提取特征 | 第27-29页 |
| 2.3.3 二维小波变换提取特征 | 第29-31页 |
| 2.3.4 三种编码方式比较 | 第31-32页 |
| 2.4 虹膜识别试验方法 | 第32-34页 |
| 2.4.1 汉明距离 | 第32页 |
| 2.4.2 实验方案 | 第32-34页 |
| 2.5 辨识结果 | 第34-37页 |
| 2.5.1 不同虹膜定位算法辨识结果对比 | 第34-36页 |
| 2.5.2 不同虹膜特征编码辨识结果对比 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 图像超分辨率重构算法研究与实践 | 第38-54页 |
| 3.1 图像超分辨率重构原理 | 第38-41页 |
| 3.1.1 图像观测模型及模拟下采样 | 第38-39页 |
| 3.1.2 多图像超分辨率重构基本流程 | 第39-40页 |
| 3.1.3 多图像超分辨率重构评判标准 | 第40-41页 |
| 3.2 图像配准 | 第41-45页 |
| 3.2.1 相位相关法图像配准 | 第41-42页 |
| 3.2.2 Keren图像配准 | 第42-44页 |
| 3.2.3 本文配准算法 | 第44-45页 |
| 3.3 超分辨率图像重构算法 | 第45-52页 |
| 3.3.1 双线性插值算法 | 第45-46页 |
| 3.3.2 自适应归一化卷积算法 | 第46-48页 |
| 3.3.3 迭代反投影算法 | 第48-51页 |
| 3.3.4 凸集投影算法 | 第51-52页 |
| 3.4 结果对比 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 超分辨率图像重构在虹膜识别中的应用 | 第54-65页 |
| 4.1 低分辨率与原分辨率人眼图片辨识结果对比 | 第54-56页 |
| 4.2 同一时刻虹膜重构图像的辨识结果对比 | 第56-60页 |
| 4.2.1 对人眼图像重构 | 第56-58页 |
| 4.2.2 对虹膜图像重构 | 第58-60页 |
| 4.3 不同时刻虹膜重构图像的辨识结果对比 | 第60-62页 |
| 4.4 实验结果总结 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
