2021手部静脉轮廓分割与识别实验：实践与算法探索

《2021《机器视觉创新实践》课题研究任务书1》主要聚焦于手部静脉图像预处理算法实验研究，目标是实现手指轮廓和手掌轮廓的分割，以提升手指静脉和手掌静脉图像的识别精度。课题的核心任务分为以下几个部分： 1. 课题背景调研 需要对生物特征识别技术进行深入研究，尤其是手指静脉和手掌静脉识别技术。这包括了解其优缺点，比如指纹识别、虹膜识别等其他生物识别方法的比较，以及手指静脉识别在安全验证、医疗等领域的重要应用。 2. 整体方案设计 设计出一个完整的静脉识别系统框架，包括静脉图像采集、手部轮廓分割、ROI（感兴趣区域）选取、纹理增强和纹理分割等步骤。其中，手部轮廓分割是关键环节，它通过编程实现1-2种有效的分割算法，确保图像的清晰度和手部特征的准确提取。 3. 详细过程论述 - 成像原理与特点：阐述手指和手掌静脉成像的基本原理，比较不同成像方式的优缺点，例如反射式、透射式或侧射式照明对图像质量的影响。 - 实验与图像采集：在实验中实际操作采集静脉图像，并分析可能影响图像质量的因素，如光照条件、皮肤状况等。 - 识别流程：详述ROI截取、纹理增强、分割等步骤，以及如何利用LBP特征和二值纹理特征评估预处理效果，通过计算相似度来优化算法。 - 手部轮廓分割算法：着重于实现手指和手掌轮廓的分割，这通常涉及前背景分割、边缘检测、形态学处理或深度学习方法。可以参考现有的文献，如基于阈值、边缘检测（Canny、Hough变换）、区域生长或深度学习（如U-Net、FCN）等技术。 4. 实验结果与分析 完成算法实现后，将对实验结果进行分析，探究影响匹配相似度的因素，如算法选择、参数调整、噪声抑制等，以便不断优化和改进手部轮廓分割算法，提高识别准确性和鲁棒性。 通过这个课题，学生不仅能掌握机器视觉的基本原理和实践技能，还能提升对生物特征识别系统设计的理解，培养实验数据处理和算法优化的能力。