近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息也在呈指數(shù)型增加,因此信息安全性問題受到了社會各界的廣泛重視。指靜脈識別技術(shù)憑借其唯一性、高精確性、高防偽性等優(yōu)勢引起了社會的關(guān)注以及學(xué)術(shù)的研究。但是現(xiàn)階段的指靜脈圖像采集過程中,仍然存在著不足之處。由于指靜脈屬于人體內(nèi)部特征,同時由于采集設(shè)備為傳統(tǒng)的CMOS圖像傳感器,以及采集環(huán)境為半封閉結(jié)構(gòu)的影響,導(dǎo)致指靜脈采集的圖像細(xì)節(jié)缺失比較嚴(yán)重,亮度色彩對比不是很明顯,從而影響到了指靜脈特征識別后續(xù)過程（如:特征提取,特征匹配等）的進(jìn)行。本文針對此問題,為獲得高動態(tài)范圍的指靜脈圖像,基于高動態(tài)范圍成像技術(shù)展開了研究,具有很高的研究和實現(xiàn)價值。本文提出了一種基于相機(jī)響應(yīng)曲線以及拉普拉斯金字塔的多曝光圖像融合算法。首先通過指靜脈圖像采集設(shè)備獲得指靜脈多曝光圖像,通過多曝光圖像每個像素點對應(yīng)的像素值和曝光時間求得其相機(jī)響應(yīng)曲線,然后根據(jù)相機(jī)響應(yīng)曲線判斷每個像素點的信息量多少,以及高斯方程約束其圖像亮度,進(jìn)而為其分配權(quán)重。同時與提出了一種權(quán)重修正函數(shù),來避免過曝光或欠曝光區(qū)域圖像細(xì)節(jié)的丟失,得到最終的權(quán)重函數(shù)。然后對多曝光圖像和權(quán)重函數(shù)進(jìn)行高斯金字塔分解,將其... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１不同曝光度的車庫??為了得到局清晰度和局｛目息量的圖像，尚動態(tài)范圍成像技術(shù)（Ｈｉｇｈ－??Ｄｙｎａｍｉｃ?Ｒａｎｇｅ，?簡稱?ＨＤＲ）?應(yīng)運(yùn)而生，同時推動了數(shù)字媒體產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展

＇ｖｖ．?＼．ｍ??圖１－２指靜脈圖像采集設(shè)備??１．２研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)??在指靜脈識別領(lǐng)域，１９９７年日立中央研宄所開始對指靜脈識別技術(shù)進(jìn)行研??宄并取得一定成果。然后在接下來的幾年中，推出了指靜脈識別的多款系列產(chǎn)品，??并在２００４年底因其精確性和安全性，被廣泛應(yīng)用于日本市場。２００６年Ｎａｏｔｏ??Ｍｉｕｒａ研發(fā)了一種非接觸的指靜脈識別技術(shù)，能夠有效解決采集過程中的旋轉(zhuǎn)問??題以及光照變化問題［３］。為了降低系統(tǒng)的等錯誤率和處理時間，２００８年Ｋ．Ｒ．Ｐａ「ｋ??等人基于細(xì)節(jié)對齊和局部二次元模式（Ｌｏｃａｌ?Ｂｉｎａｒｙ?Ｐａｔｔｅｒｎｓ，簡稱ＬＢＰ）為基礎(chǔ)，??并將其作為特征來提取新的指靜脈圖像進(jìn)行特征匹配。２０１０年Ｗ．?Ｐｉ等人１４］為了??改進(jìn)指靜脈圖像的質(zhì)量問題，提出了一種基于濾波器的方法。該方法使用邊緣保??留濾波器去除噪聲

指靜脈識別的特點??１］安全性高??靜脈識別技術(shù)是基于人體的指靜脈血管脈絡(luò)圖來進(jìn)行身份認(rèn)證的。因為指??于人體內(nèi)部特征，極難被外界偽造和盜取，與指紋識別或者虹膜識別等體??識別技術(shù)相比，這種方式更為高效且安全。同時，指靜脈只能活體識別，??脈能檢測到手指的血壓情況以及血液流動。??準(zhǔn)確率高??于指靜脈屬于人體內(nèi)部特征，所以在采集以及匹配的過程難以受到外界因??擾，所以指靜脈識別具有高準(zhǔn)確性的特點。根據(jù)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)統(tǒng)計和醫(yī)學(xué)證??ＡＲ（認(rèn)假率）小于０．０００１％，ＦＲＲ（拒真率）小于０．０１％，ＦＴＥ（登錄失�。椋埃�。??３］唯一性??學(xué)研宄證明，每個人的指靜脈圖像都是各不相同的，而且同一個人的不同??間指圖也在著顯差；時指脈圖成

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]手指靜脈圖像魯棒邊緣檢測算法[J]. 王明文,唐東明,于耀程,楊淏.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(01)
[2]細(xì)節(jié)保留的多曝光圖像融合[J]. 李衛(wèi)中,易本順,邱康,彭紅.  光學(xué)精密工程. 2016(09)
[3]高動態(tài)范圍成像技術(shù)中的鬼影檢測與去除方法綜述[J]. 胡勝男,張偉,劉侃,顧建軍.  計算機(jī)科學(xué). 2016(08)
[4]基于Sigmoid函數(shù)擬合的多曝光圖像直接融合算法[J]. 付爭方,朱虹,薛杉,余順園,史靜.  儀器儀表學(xué)報. 2015(10)
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[6]融合圖像質(zhì)量評價指標(biāo)的相關(guān)性分析及性能評估[J]. 張小利,李雄飛,李軍.  自動化學(xué)報. 2014(02)
[7]利用多曝光對圖像進(jìn)行動態(tài)范圍增強(qiáng)[J]. 張麗芳,周軍.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2007(04)
[8]基于進(jìn)化策略和IHS變換的圖像融合方法[J]. 楊?,梁繼民,楊萬海,裴繼紅.  電子學(xué)報. 2001(10)

博士論文
[1]手指靜脈識別若干關(guān)鍵問題研究[D]. 襲肖明.山東大學(xué) 2015



本文編號：3021143