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基于模糊理论的静脉图像增强算法研究

作　者: 陈国坤
导　师: 崔建江
学　校: 东北大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 静脉识别 图像增强 模糊理论 加权均值去噪 对比度增强
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


随着社会的发展和科技的进步,生物识别技术(如虹膜、指纹、手静脉等)用于特征识别已经成为了研究的热点。其中,静脉识别以其不易伪造且非接触式采集等独特优势倍受人们关注。但是,由于在静脉采集过程中受到仪器设备、光照等因素的影响,采集的静脉图像对比度往往较低、噪声较多,给最终的识别带来很大的不便,所以在识别之前对静脉图像作包括增强在内的预处理是很有必要的。本文针对静脉图像的预处理问题,分别从去噪和对比度增强两方面做了研究。并实现了静脉图像预处理系统。在去噪方面,本文针对静脉图像中脉冲噪声及高斯噪声的混合噪声,首先利用模板操作对图像进行噪声检测,分离出脉冲噪声并以中值滤波进行滤除,并对邻域像素集合予以相应像素的裁减。然后,针对高斯噪声灰度值的不确定性,应用了改进的模糊加权均值去噪算法。最后,根据实验验证了基于模糊推理的静脉图像去噪算法的有效性。在增强方面,本文分析了常见的模糊增强算法,并结合近红外静脉图像特点,提出采用基于模糊对比度的图像增强算法。首先,把图像从空间域映射到模糊域。然后,在模糊域内定义一个图像模糊对比度,利用改进的模糊对比度增强算子实现对比度非线性变换。最后,将图像逆映射回空间域,从而完成了静脉图像对比度增强的整个过程。另外,本文实现了静脉图像预处理系统。该系统包括规范化、去噪、增强和后预处理四个部分。在规范化部分中,本文主要是对静脉图像尺寸以及灰度级做了归一化处理。去噪和增强部分主要采用本文研究的算法进行处理。后预处理部分则采用经典的图像阈值法进行二值化,并对二值图像进行区域噪声去噪。实验表明,处理结果图像符合静脉区域特征提取的需要,为手背静脉识别系统的完善奠定了基础。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 课题研究的目的与意义  11-13
  1.2 手背静脉识别技术简介  13-15
    1.2.1 手背静脉识别理论依据  13-14
    1.2.2 手背静脉识别技术特点  14
    1.2.3 手背静脉识别系统结构  14-15
  1.3 静脉图像增强研究现状及分析  15-17
    1.3.1 国内外研究现状  15-16
    1.3.2 已有静脉图像增强算法分析  16-17
  1.4 本文的主要研究工作和论文组织  17-19
第2章 图像增强及模糊理论基础  19-31
  2.1 图像增强方法  19-20
    2.1.1 空域法  19
    2.1.2 频域法  19-20
  2.2 模糊理论基础  20-29
    2.2.1 模糊集合及运算  20-23
    2.2.2 隶属函数  23-25
    2.2.3 模糊推理及模型  25-29
  2.3 模糊理论在图像增强中的应用  29-30
  2.4 本章小结  30-31
第3章 基于模糊推理的静脉图像去噪算法  31-49
  3.1 图像噪声分析及评价标准  31-33
  3.2 静脉图像去噪算法的总体设计  33-38
    3.2.1 被处理像素噪声检测及处理  33-34
    3.2.2 邻域像素噪声检测及处理  34-35
    3.2.3 加权均值滤波基础  35-36
    3.2.4 模糊均值滤波算法结构  36-38
  3.3 模糊推理模型的建立  38-42
    3.3.1 模糊规则的建立  38-39
    3.3.2 模糊隶属函数及模糊算子的选择  39
    3.3.3 权值的模糊推理过程  39-41
    3.3.4 后件参数的确定  41-42
  3.4 实验及结果分析  42-46
    3.4.1 参数实验  43-45
    3.4.2 算法性能实验  45-46
  3.5 本章小结  46-49
第4章 基于模糊对比度的静脉图像增强算法  49-61
  4.1 图像模糊增强算法分析  49-50
  4.2 基于模糊对比度的增强算法  50-55
    4.2.1 输入图像的模糊化映射  51-52
    4.2.2 对比度函数定义  52-53
    4.2.3 模糊对比度增强算子  53-55
    4.2.4 模糊对比度增强算法实现  55
  4.3 增强后的图像质量评价准则  55-56
  4.4 实验及结果分析  56-60
    4.4.1 参数实验  56-57
    4.4.2 算法性能实验  57-60
  4.5 本章小结  60-61
第5章 静脉图像预处理系统实现  61-69
  5.1 静脉图像处理系统功能  61-62
  5.2 预处理系统结构及算法  62-65
    5.2.1 图像规范化  62-64
    5.2.2 图像二值化  64
    5.2.3 图像区域噪声去除  64-65
  5.3 预处理系统软件实现  65-68
    5.3.1 开发环境  65-66
    5.3.2 界面设计  66-67
    5.3.3 实验结果及分析  67-68
  5.4 本章小结  68-69
第6章 结语  69-71
  6.1 总结  69
  6.2 展望  69-71
参考文献  71-77
致谢  77-79
攻读硕士学位期间发表的论文  79

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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