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手背静脉图象釆集和质量评价方法研究

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手背静脉图象釆集和质量评价方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究的目的和意义第11-12页
  1.2 生物特征识别技术第12-14页
    1.2.1 生物特征识别技术概况第12页
    1.2.2 生物特征识别技术的种类第12-13页
    1.2.3 生物特征识别技术发展现状第13-14页
  1.3 手背静脉识别技术第14-17页
    1.3.1 静脉识别的理论依据及特点第14页
    1.3.2 静脉识别的国内外研究现状第14-15页
    1.3.3 静脉识别系统总体框架第15-17页
  1.4 本文主要研究内容和内容安排第17-19页
第2章 手背静脉图像采集装置的设计与实现第19-33页
  2.1 静脉近红外图像成像原理第19页
  2.2 手背静脉图像采集模块设计与实现第19-21页
    2.2.1 摄像头的选择第19-20页
    2.2.2 滤光片的选择第20-21页
  2.3 手背静脉图像光源模块设计与实现第21-27页
    2.3.1 LED光源的选择第21-23页
    2.3.2 LED阵列的设计第23-26页
    2.3.3 LED驱动电路的设计第26-27页
  2.4 基于PWM控制技术的手背静脉采集装置设计第27-32页
    2.4.1 手背放置就绪检测装置设计第27-28页
    2.4.2 PWM控制技术原理第28-29页
    2.4.3 PWM调光的实现第29-31页
    2.4.4 采集装置空间位置的设计第31-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 手背静脉图像预处理第33-43页
  3.1 引言第33页
  3.2 手背静脉图像定位第33-34页
  3.3 手背静脉图像增强第34-36页
    3.3.1 直方图均衡化第34-35页
    3.3.2 对比度自适应直方图均衡化第35-36页
  3.4 图像分割第36-38页
    3.4.1 静脉图像的平滑第36-37页
    3.4.2 阈值图像法第37-38页
  3.5 二值图像的滤波与去噪第38-39页
    3.5.1 毛刺的去除第38-39页
    3.5.2 斑点和孔洞的去除第39页
  3.6 图像细化第39-41页
    3.6.1 查表细化算法第39-40页
    3.6.2 条件细化算法第40-41页
  3.7 本章小结第41-43页
第4章 基于多特征融合手背静脉图像质量评价算法第43-57页
  4.1 图像质量评价方法综述第43-47页
    4.1.1 图像质量评价方法研究现状第43-44页
    4.1.2 主观图像质量评价方法第44页
    4.1.3 客观图像质量评价方法第44-47页
  4.2 手背静脉图像质量评价特征参数的选择第47-54页
    4.2.1 灰度方差(Var)第48页
    4.2.2 信息熵(Information Entropy)第48-49页
    4.2.3 交叉点(Cross Point)第49-51页
    4.2.4 有效区域(Area of Effect)第51-54页
  4.3 基于多特征融合手背静脉图像质量评价算法第54-56页
    4.3.1 质量评价特征参数的计算第54-55页
    4.3.2 特征参数指标权重的确定第55-56页
    4.3.3 实验结果与分析第56页
  4.4 本章小结第56-57页
第5章 基于Contourlet域统计模型的图像质量评价算法第57-73页
  5.1 人类视觉系统(HVS)和HVS模型第57-59页
    5.1.1 人类视觉系统结构第57-58页
    5.1.2 HVS模型第58-59页
  5.2 Contourlet变换第59-64页
    5.2.1 拉普拉斯金字塔变换第59-61页
    5.2.2 方向滤波器组第61-63页
    5.2.3 Contourlet系数第63-64页
  5.3 基于Contourlet域统计模型的手背静脉图像质量评价算法第64-71页
    5.3.1 基于Contourlet变换的HVS特性第64-65页
    5.3.2 Contourlet域图像统计模型设计第65-66页
    5.3.3 基于Contourlet域统计模型图像质量评价第66-71页
  5.4 本章小结第71-73页
第6章 总结与展望第73-75页
  6.1 总结第73页
  6.2 展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
攻读硕士期间发表的论文第81-83页
作者简介第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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