針對掌紋圖像的配準與融合方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近些年來圖像配準融合技術(shù)已成為自動目標識別、醫(yī)學圖像處理、智能機器人、智能制造業(yè)、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域研究的熱點問題，并取得了大量的研究成果。掌紋作為重要的生物特征在生物認證領(lǐng)域有著極其廣泛的應(yīng)用。本文從圖像配準、融合的基本理論出發(fā)，對掌紋圖像的配準與融合方法進行了深入研究。本文主要包括以下工作： 掌紋圖像配準方法的研究。目前的圖像配準方法主要分為基于區(qū)域和基于特征兩大類。其中基于特征點的配準方法計算量小，速度快，并且對圖像灰度的變化

2、具有魯棒性，成為目前應(yīng)用最為廣泛的配準方法之一。 本文在對目前主要角點提取算法研究的基礎(chǔ)上，將SIFT特征提取算法應(yīng)用于掌紋圖像，通過對相應(yīng)閾值的調(diào)整與圖像增強技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)了掌紋圖像的配準。并通過仿真實驗給出了同次及異次獲取的掌紋圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)、縮放、模糊、數(shù)據(jù)缺失等情況下的配準效果。表明了SIFT特征檢測算法在掌紋特征提取方面具有應(yīng)用潛力。 圖像融合及融合效果評價理論的研究。這一部分側(cè)重于像素級圖像融合方法的研究。對加

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