手指静脉图像的分割与细化算法研究

发布时间：2021-10-24 02:01

　　手指静脉识别作为生物识别中的一种新兴识别技术,具有安全性高,保密性强等特点,具备良好的发展前景以及应用市场。但由于手指静脉图像中的特征信息复杂度较高,采集过程中容易受到光照,力度等因素的干扰,无法直接进行识别工作。在此背景下,本文针对在手指静脉识别过程中的手指静脉图像分割,手指静脉图像细化以及特征提取等环节做了重点研究,其主要工作有以下方面。（1）手指静脉图像预处理。对手指静脉图像的采集原理作了简单阐述,说明了影响图像质量的关键因素。对采集的手指静脉图像作灰度归一化,增强等处理,进一步在图像中突出了手指静脉结构特征信息,初步满足了对后续分割工作的标准要求,为后续工作提供了良好的基础。（2）基于改进的Niblack算法的手指静脉图像分割方法。手指静脉信息较为复杂,存在大量的分叉结构,这些特点使分割算法难以达到理想效果。针对此问题,着重分析了Niblack算法的优缺点,而且根据手指静脉的分布特点和细节信息提出了基于改进Niblack算法的手指静脉图像分割方法,采取修正系数k的自动适应选取方式提高阈值的准确率,计算分析全局手指静脉图像灰度的变化信息,并且结合各个局部像素点之间的相关联信息,通... 

【文章来源】：陕西科技大学陕西省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

手指静脉采集原理

图 2-3 不同个体手指静脉图像Fig. 2-3 Different individual finger vein imag图 2-4 不同时间采集到的图像Fig. 2-4 Images acquired at different times般来说，大部分情况下手指静脉指的最高，并且食指的伸展也是最为容易集的对象应遵循多样的原则，这样能年龄以及职业等都应该是被考虑的客

图 2-4 不同时间采集到的图像Fig. 2-4 Images acquired at different times般来说，大部分情况下手指静脉指的最高，并且食指的伸展也是最为容易集的对象应遵循多样的原则，这样能年龄以及职业等都应该是被考虑的客时间关系，并且因为本文的重点在于并没有着重对手指静脉图像的采集进采集原理以及说明手指静脉采集装置集设置并没有进行制作，所有使用的能信号与图像处理重点实验室的手指


本文编号：3454353