| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·掌纹的线特征 | 第11-12页 |
| ·掌纹线特征提取的现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 掌纹图像的预处理 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·掌纹图像简介 | 第15-17页 |
| ·掌纹图像的分类 | 第15-17页 |
| ·本文所用掌纹数据库介绍 | 第17页 |
| ·掌纹图像预处理 | 第17-24页 |
| ·掌纹图像与背景的分离 | 第18-20页 |
| ·掌纹边缘轮廓的提取 | 第20-21页 |
| ·一种改进的角点提取算法 | 第21-23页 |
| ·ROI的提取 | 第23-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 边缘检测技术在掌纹线特征提取中的应用 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·图像边缘与掌纹线 | 第25-27页 |
| ·图像的边缘检测 | 第27页 |
| ·传统的边缘检测算子在掌纹线提取中的应用 | 第27-34页 |
| ·基于梯度算子的掌纹线提取 | 第28-31页 |
| ·基于LOG算子的掌纹线提取 | 第31-32页 |
| ·基于Canny算子的掌纹线提取 | 第32-34页 |
| ·基于分块边缘检测的掌纹线提取 | 第34-35页 |
| ·小波分析在掌纹线提取中的应用 | 第35-39页 |
| ·基于小波多尺度分析的掌纹线提取 | 第36-38页 |
| ·基于方向小波的掌纹线提取 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 结合数学形态学和模板匹配的掌纹线特征提取算法 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·数学形态学理论 | 第41-45页 |
| ·二值图像形态学 | 第41-43页 |
| ·灰度图像形态学 | 第43-45页 |
| ·数学形态学边缘检测 | 第45-46页 |
| ·模板匹配 | 第46-49页 |
| ·结合数学形态学和模板匹配的掌纹线提取 | 第49-54页 |
| ·算法的实现 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于Gabor滤波器的掌纹线特征提取算法 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·Gabor滤波器简介 | 第55-58页 |
| ·Gabor函数的提出 | 第55-56页 |
| ·Gabor函数与测不准原理 | 第56-57页 |
| ·2 D Gabor滤波器 | 第57-58页 |
| ·Gabor滤波器提取掌纹线 | 第58-65页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·Gabor滤波器的参数设计及掌纹线的提取 | 第59-61页 |
| ·后处理 | 第61-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录：作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第73页 |