基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除"毛刺"处理.仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架.     

基于改进谷形检测增强和Canny边缘修正的手指静脉识别方法

手指静脉识别作为新型的生物特征识别技术,未来可广泛应用于身份识别领域。针对当前手指静脉图像质量差导致特征识别准确率较低的问题,提出一种基于改进谷形检测增强和Canny边缘修正的手指静脉识别方法。该方法首先改进用于局部静脉特征增强的方向谷形检测算子,增强静脉特征区域,然后利用Canny边缘检测算法对图像分割后的特征区域进行二次修正,在保证手指静脉特征区域完整性的同时降低伪静脉对识别率的干扰。在手指静脉数据库上进行实验,结果表明该方法对增强算法的泛用性较好,对4种不同的全局图像增强算法的识别准确率分别提升了8.66%,3.7%,1.78%,1.2%,能明显提高特征识别的准确率。     

基于小波去噪和直方图模板均衡化的手指静脉图像增强

提出一种手指静脉图像增强算法. 该算法包括去噪、 对比度增强和二值化. 在去噪部分, 根据小波变换后各频带的不同特点, 结合手指静脉的特点, 分别设计了不同的去噪策略; 在增强部分, 设计了一种新的方法, 称为灰度直方图模板均衡化方法, 较好地增强了静脉和背景的对比度; 在二值化部分, 采用了OTSU方法. 实验表明, 该算法能有效的增强图像的对比度, 改善图像的质量.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除毛刺处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

一种新的指纹图像轮廓分割算法

指纹图像分割是指纹图像预处理的一个重要部分,有效的分割既可以减少后续处理的时间,又可以大大增强特征提取的可靠性.本文简单介绍三种指纹分割算法,并提出了一种针对活体指纹采集器所采集的指纹图像的轮廓分割方法,根据手指与传感器中接触区的位置差异,用角部灰度均值作为分割阈值,并用形态学进行的处理.试验结果表明,该方法可以快速高效地对该种指纹图像进行轮廊分割.     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术.根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究.静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分.提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIBlack算法对图像进行分割,很好的提取出了手背静脉.     

基于相对距离和角度的手指静脉识别方法

根据以静脉图像拓扑结构的本质特性,提出了一种新的手指静脉识别方法.首先对细修复后的手指静脉提取交叉点;然后计算这些交叉点之间的相对距离和交叉点连线产生的夹角;最后将这2种特征融合,进行手指静脉识别.该方法结合静脉自身特征,充分利用了拓扑结构的本质属性,无须定位,一定程度上克服了图像平移、旋转对识别结果的影响.实验结果表明:该方法能够快速准确地进行身份识别,具有实际应用价值.     

基于蚁群算法的方向特征分割方法

针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法.该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取.通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心.基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割.仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法.     

基于信息熵的局部二值模式手指静脉识别

为进一步提升手指静脉识别算法的识别率与识别速度,在图像处理阶段,提取出手指图像的感兴趣区域(region of Interest, ROI),减少手指周围区域的干扰。为提升识别率,在局部二值模式 (local binary patterns, LBP)的基础上,引入像素邻域之间的关系,增强LBP的识别性能;然后将信息熵与改进型LBP结合得到新的ELBP特征,最后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,以减少识别时间,去除冗余特征。通过对比欧氏距离与曼哈顿距离构建的分类器,与其他主流特征比较,验证算法的识别性能。在SDUMLA数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,保证了算法的识别速度前提下,分别取得了99.53%、99.84%的识别率,与其他识别算法相比识别率有明显的提高。     

改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法

为快速准确地进行指静脉图像的分割, 在经典C-V模型的基础上, 增加了距离惩罚项和边缘检测函数, 并使图像演化不基于内部区面积。改进后的算法保留了C-V模型全局优化的特性, 同时有效避免了重新初始化过程, 并对图像边缘更加敏感, 使改进后的算法适合对指静脉图像的分割。仿真实验结果表明, 改进后的C-V模型能较好地处理指静脉图像边界模糊和灰度分割不均的问题, 同时还可提升分割效率。     

结合改进韦伯算子和加权稀疏表示的指静脉识别

为了在拓扑结构简单的指静脉图像上提取更完整的纹理信息并提高识别效率,提出一种从粗到细的指静脉识别算法.在粗识别阶段,利用测试样本与每类中的一个样本之间的相似性,排除冗余训练类;在精识别阶段,引入Gabor进行图像表示,更清楚地描述图像纹理的局部空间尺度特征和方向特征;将韦伯局部圆梯度模式(We-ber local circle gradient pattern,WLCGP)与多方向对称局部图结构(multidirectional symmetrica local graph structure,MSLGS)结合对原始的韦伯算子进行改进,从而对空间结构信息获得更精确的图像描述;通过WLCGP-MLGS提取直方图特征向量,并通过加权稀疏表示分类.在天津市智能信号与图像处理重点实验室数据库和FV-USM(finger vein USM)数据库上进行实验,该算法的正确识别率分别为99.3546％和97.3842％.结果表明,与其他传统及最新算法相比,具有良好的识别性能和应用前景.     

基于PDE算法的指静脉图像预处理

为了更好地去除手指静脉图片中的噪声, 提出一种基于偏微分方程算法（PDE）的去噪新模型. 该模型在P M模型的基础上, 采用新的扩散函数, 并结合四阶PDE模型对原模型结构进行变换. 用合成图像和真实指静脉图像分别对新模型进行实验验证, 结果表明, 相对于P M模型, 新模型使信噪比（SNR）值提高了约5 dB, 且能在去除噪声的同时很好地保持指静脉特征.     

基于特征点和轮廓特征的粘连数字分割

提出一种粘连数字分割的新方法．利用粘连数字图像细化后得到的特征点给出图像的图表示,然后结合粘连数字的轮廓特征给出分割候选点,最后利用本文定义的分割效果评价标准,从分割候选中给出最佳分割．实验证明本文给出的新方法具有分割结果良好并且速度快的特点．