手背静脉图象采集和质量评价方法研究

摘要

随着信息技术飞速发展、信息交互量的不断增加，对保护个人信息安全，尤其是个人身份认证技术提出了更高的要求。人体静脉识别是一项新的非接触式生物特征识别技术，凭借着人类静脉唯一性、活体性、内部特征等特性，杜绝了造假或剽窃的可能性，使其在安全保护和身份认证领域有着广泛的发展前景。 本文以手背静脉为研究对象，以采集到高质量的手背静脉图像为目标，针对静脉识别研究中原图像质量低、受周围环境光照影响等问题，分别从图像采集装置设计和图像质量评价方法两方面作深入研究，建立了集红外采集、红外光源调控和图像质量评价于一体的静脉图像采集系统，所采集到的手背静脉图像能够符合后续处理的需要。 在图像采集环节中，由于人体手背厚度、静脉明显程度、表皮和毛孔特征等个体差异的影响，对图像采集光源模块进行设计，使投射到手背上的光照度均匀分布，根据PWM控制技术，利用单片机产生PWM波形，使PT4115恒流稳压源驱动近红外LED组在一定时间内输出不同占空比，从而采集到不同光照强度下的手背静脉图像。 根据图像反映出的统计特性和结构特性，本文提出将静脉图像特征作为质量评价指标，选定的特征从不同角度描述了图像所含信息的多少，并对不同特征参数融合共同评价图像质量，初步选定占空比范围，为下一步输出最佳静脉图像做准备。 本文将图像质量评价方法与人眼视觉系统相结合，利用Contourlet变换，提出了基于Contourlet域统计模型的手背静脉图像质量评价算法。对静脉图像进行多尺度多方向Contourlet分解，得到不同尺度不同方向下的高频和低频特征，根据Contourlet系数建立统计模型，分析并提取不同占空比下各静脉图像的各尺度各方向最大图像信息，对其进行Contourlet重构，最大程度上提取出质量最佳的静脉图像。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题研究的目的和意义

1．2生物特征识别技术

1．2．1生物特征识别技术概况

1．2．2生物特征识别技术的种类

1．2．3生物特征识别技术发展现状

1．3手背静脉识别技术

1．3．1静脉识别的理论依据及特点

1．3．2静脉识别的国内外研究现状

1．3．3静脉识别系统总体框架

1．4本文主要研究内容和内容安排

第2章手背静脉图像采集装置的设计与实现

2．1静脉近红外图像成像原理

2．2手背静脉图像采集模块设计与实现

2．2．1摄像头的选择

2．2．2滤光片的选择

2．3手背静脉图像光源模块设计与实现

2．3．1 LED光源的选择

2．3．2 LED阵列的设计

2．3．3 LED驱动电路的设计

2．4基于PWM控制技术的手背静脉采集装置设计

2．4．1手背放置就绪检测装置设计

2．4．2 PWM控制技术原理

2．4．3 PWM调光的实现

2．4．4采集装置空间位置的设计

2．5本章小结

第3章手背静脉图像预处理

3．1引言

3．2手背静脉图像定位

3．3手背静脉图像增强

3．3．1直方图均衡化

3．3．2对比度自适应直方图均衡化

3．4图像分割

3．4．1静脉图像的平滑

3．4．2阈值图像法

3．5二值图像的滤波与去噪

3．5．1毛刺的去除

3．5．2斑点和孔洞的去除

3．6图像细化

3．6．1查表细化算法

3．6．2条件细化算法

3．7本章小结

第4章基于多特征融合手背静脉图像质量评价算法

4．1图像质量评价方法综述

4．1．1图像质量评价方法研究现状

4．1．2主观图像质量评价方法

4．1．3客观图像质量评价方法

4．2手背静脉图像质量评价特征参数的选择

4．2．1灰度方差(Var)

4．2．2信息熵(Information Entropy)

4．2．3交叉点(Cross Point)

4．2．4有效区域(Area of Effect)

4．3基于多特征融合手背静脉图像质量评价算法

4．3．1质量评价特征参数的计算

4．3．2特征参数指标权重的确定

4．3．3实验结果与分析

4．4本章小结

第5章基于Contourlet域统计模型的图像质量评价算法

5．1．1人类视觉系统结构

5．1．2 HVS模型

5．2 Contourlet变换

5．2．1拉普拉斯金字塔变换

5．2．2方向滤波器组

5．2．3 Contourlet系数

5．3基于Contourlet域统计模型的手背静脉图像质量评价算法

5．3．1基于Contourlet变换的HVS特性

5．3．2 Contourlet域图像统计模型设计

5．3．3基于Contourlet域统计模型图像质量评价

5．4本章小结

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文

作者简介