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《山东大学》 2018年
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手指静脉图像增强方法研究

宋凌飞  
【摘要】:在信息时代,伴随着人们对安全高效的身份识别的强烈需求,生物特征识别技术引起了社会各界的广泛关注,用于身份识别的生物特征识别技术被广泛应用到各种安全领域中。生物特征识别是结合计算机技术,根据人体自身的生理特征或行为特征进行身份识别,典型的特征包括人脸、指纹、掌纹、虹膜、视网膜等。其中,手指静脉识别以其高安全性、活体识别性、用户友好等独特的优势受到国内外研究人员的青睐,小巧的采集设备,更促进了其市场化的进程,手指静脉识别成功地被应用到了各种领域中。然而,在手指静脉的图像采集过程中,很难捕获高质量的手指静脉图像,由于外界条件和用户的行为习惯等因素,比如传感器的质量,光照,用户肌肉骨骼的厚度,手指放置的位置,手指的移动,都会得到质量下降的图像,图像往往伴有较多背景噪声,低对比度,光照不均一等问题,这降低了手指静脉的区分性,如果直接在这些低质量图像上进行分割和特征提取的话,往往提取不到稳定且可信的特征,进而对手指静脉识别系统的性能造成不良的影响,另外低质量图像也会增加后续算法的复杂性。因此,手指静脉图像增强方法研究成了手指静脉识别中的一个比较重要的环节。针对手指静脉图像在质量上的差异,本文提出了一种基于质量评估结果的自适应增强框架。首先,通过一种基于随机森林的质量评价方法,有效地将图像分为高质量和低质量,然后针对高质量的图像采用简单的增强模型,针对低质量图像采用复杂的增强模型。质量评价实验结果验证了所提的手指静脉图像质量评价方法的有效性;增强实验结果表明所提的自适应增强框架能在克服单一增强方法的在时间和性能上的不足。针对手指静脉图像对比度不够高,细节无法完整保存的问题,本文应用了一种字典表示的血管增强算法用来增强纹路。为了得到清晰的血管结构和细节,该算法构造两个过完备字典,一个是从原图像分块提取的灰度字典,另一个是从对应的分割图像分块提取的二值字典,并通过调节参数得到了字典中的图像块。待增强的原始图像需要由灰度字典表示得到稀疏系数,并由稀疏系数和二值字典得到增强后的图像。实验结果表明该算法对手指静脉识别性能有明显的改善。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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