| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 手掌静脉图像感兴趣区域提取 | 第15-25页 |
| 2.1 图像二值化 | 第15-17页 |
| 2.2 提取手掌轮廓 | 第17-18页 |
| 2.3 定位ROI参考点 | 第18-22页 |
| 2.3.1 基于手掌形心定位ROI参考点 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于手腕中心定位ROI参考点 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于手掌轮廓凹性分析定位ROI参考点 | 第21-22页 |
| 2.4 获取掌静脉ROI图像 | 第22-24页 |
| 2.4.1 确定ROI顶点坐标 | 第22-23页 |
| 2.4.2 确定ROI旋转角 | 第23页 |
| 2.4.3 ROI提取与尺寸归一 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 图像质量评价理论及手掌静脉图像评价方法 | 第25-39页 |
| 3.1 掌静脉图像清晰度评价 | 第25-28页 |
| 3.1.1 基于灰度均值与方差的清晰度评价 | 第26页 |
| 3.1.2 基于二次模糊的清晰度评价 | 第26-28页 |
| 3.2 掌静脉图像亮度均匀度评价 | 第28-29页 |
| 3.3 基于自然场景统计的掌静脉图像质量评价 | 第29-34页 |
| 3.3.1 改进的NIQE算法 | 第29-32页 |
| 3.3.2 基于Haar-Like特征统计的评价算法 | 第32-34页 |
| 3.4 掌静脉图像对比度增强 | 第34-37页 |
| 3.4.1 基于灰度变换的增强方法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 基于高斯拟合的灰度变换法 | 第35-37页 |
| 3.5 掌静脉图像质量评价融合模型 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 高质量掌静脉图像获取与评价系统 | 第39-51页 |
| 4.1 原始掌静脉图像获取 | 第39-42页 |
| 4.1.1 主动光源选型与分布 | 第39-40页 |
| 4.1.2 图像传感器的选型 | 第40页 |
| 4.1.3 镜头参数的确定 | 第40-41页 |
| 4.1.4 滤光片的选型 | 第41-42页 |
| 4.2 掌静脉图像ROI快速提取 | 第42-43页 |
| 4.3 掌静脉图像ROI质量评价系统 | 第43-47页 |
| 4.3.1 掌静脉ROI清晰度评价子系统实验 | 第44-45页 |
| 4.3.2 掌静脉ROI光照均匀度评价子系统实验 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于自然场景统计的质量评价子系统实验 | 第46-47页 |
| 4.4 掌静脉图像对比度增强实验 | 第47-48页 |
| 4.5 高质量掌静脉图像筛选与增强性能验证实验 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 工作总结 | 第51页 |
| 5.2 工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第58页 |