基于高光谱图像技术的指纹识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·指纹识别的理论意义和挑战 | 第11-12页 |
| ·指纹识别的理论意义 | 第11页 |
| ·指纹识别有待提高 | 第11-12页 |
| ·研究内容和主要结构 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文的主要结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 2 指纹图像采集平台的设计及图像预处理 | 第15-29页 |
| ·研究思路 | 第15页 |
| ·高光谱图像采集系统 | 第15-20页 |
| ·系统介绍和搭建 | 第15-17页 |
| ·高光谱相机软件的参数设置 | 第17-20页 |
| ·指纹图像的预处理 | 第20-27页 |
| ·指纹图像方向图的计算 | 第20-22页 |
| ·指纹图像的分割 | 第22-24页 |
| ·指纹图像二值化 | 第24-25页 |
| ·指纹图像的细化 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 指纹的主成份分析及图像融合 | 第29-39页 |
| ·图像标定 | 第29页 |
| ·主成份分析法（PCA） | 第29-32页 |
| ·主成份分析法的基本原理 | 第29-31页 |
| ·指纹图像主成份分析试验和结果 | 第31-32页 |
| ·用 K-L 变换进行指纹识别的优缺点 | 第32-33页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第33-35页 |
| ·中值滤波 | 第35-36页 |
| ·中值滤波基本原理 | 第35页 |
| ·指纹图像滤波后效果分析 | 第35-36页 |
| ·基于小波分解的的图像融合 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 4 高光谱图像的数据表达方式及特性分析 | 第39-45页 |
| ·高光谱图像的数据表达方式 | 第39-40页 |
| ·基于特征空间的信息获取 | 第40-41页 |
| ·高光谱图像特性分析 | 第41-44页 |
| ·高光谱分辨率特性 | 第41页 |
| ·波段间相关特性 | 第41-43页 |
| ·特征空间数据分布的奇异性 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 指纹图像的光谱分析 | 第45-53页 |
| ·光谱分析法 | 第45-46页 |
| ·波段选择 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·第一种情况下实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·第二种情况下实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·第三种情况下实验结果与分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 6 指纹的光谱分析识别与传统方法的比较 | 第53-59页 |
| ·传统指纹识别方法的实验分析 | 第53-54页 |
| ·两种方法的理论比较 | 第54-55页 |
| ·两种方法的实验比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 7 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 在学期间发表的论文及取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
