基于Gabor纹理特征的手指静脉图像去噪与修复算法研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1课题背景和研究意义

1.1.1 生物特征识别技术简介

1.1.2 手指静脉识别技术

1.1.3 手指静脉图像处理的难点

1.2 图像去噪算法研究现状

1.3 图像修复算法研究现状

1.4 手指静脉图像去噪算法与修复算法研究现状

1.5.1 本文的主要研究工作

1.5.2 本文的章节安排

第二章 图像去噪与图像修复理论及方法

2.1 引言

2.2 图像噪声模型

2.3.1 传统滤波算法

2.3.2 非局部均值滤波

2.4 图像修复理论

2.5 经典图像修复算法

2.5.1 基于非纹理的图像修复算法

2.5.2 基于纹理合成的图像修复算法

2.6 图像去噪与修复算法性能的评价方式

2.7 本章小结

第三章 基于Gabor小波的手指静脉图像纹理特征垂直相位差编码方式

3.1 引言

3.2 多尺度多方向Gabor滤波器组原理

3.3 纹理边缘信息的垂直相位差量化编码

3.4 GTFM纹理特征有效性的分析验证

3.5 本章小结

第四章 基于Gabor纹理特征和BC双核函数的手指静脉图像NLM去噪算法

4.1 引言

4.2 GTBCNLM算法细节

4.2.1 粗去噪处理以及GTFM的提取和纹理相似度计算

4.2.2 巴特沃兹余弦双核函数

4.3 算法的具体步骤

4.4 仿真实验结果与分析

4.4.1 主观评价与分析

4.4.2 客观评价与分析

4.5 本章小结

第五章 基于Gabor纹理约束的手指静脉图像修复算法

5.1 引言

5.2 基于Gabor纹理约束的修复算法

5.2.1待修补窗口主纹理方向的确定与更新

5.2.2 Gabor纹理约束机制以及权重系数设计

5.2.3 修复区域优先级的确定

5.3 算法的整体流程

5.4 仿真实验结果与分析

5.4.1 模拟破损图像修复性能分析

5.4.2 真实破损图像修复性能分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 不足与未来展望

致谢

参考文献

附录