近红外静脉图像采集系统：质量评价与光源优化

本文主要探讨了一种基于近红外图像质量评价的静脉图像采集系统的研究。该研究聚焦于手背静脉图像采集系统的设计，其目的是为了确保采集到的图像质量能够满足后续静脉识别等图像处理任务的需求。研究者崔建江、王立辉、陈大力和潘峰作为东北大学信息科学与工程学院的副教授团队，得到了国家自然科学基金项目的资助（项目号：60671050）。 首先，他们设计了一种红外光源调控装置，这是考虑到图像采集过程对图像处理质量有直接影响。通过调整近红外光源，他们研究了不同图像质量评估方法，包括信息容量、能量谱-熵和伪信噪比。信息容量评价方法关注的是图像的复杂性和信息承载能力；能量谱-熵则考虑了图像的频域特征和信息多样性；伪信噪比则衡量了图像中的有用信息与噪声的比例。这些方法各自适用于不同的场景，作者试图结合这些指标建立一种全面的静脉图像质量评价体系。 接着，他们深入研究了采集图像的亮度与光源强度之间的关系，并通过数学模型推导出了图像质量与LED电流之间的关联，以此来优化光源控制调制信号。这一部分的关键在于找到一个既能提供足够清晰静脉图像又不会造成过度曝光的最佳光源设置。 最后，研究成果被应用于实际操作中，设计了一套集成近红外采集、图像质量评价和光源调控功能的装置。这种系统能够确保采集到的静脉图像不仅清晰，而且适应后续处理流程，达到了提升静脉识别准确性和效率的目标。 整篇文章的关键词包括近红外技术、静脉识别、图像质量评价、信息容量和自适应控制，体现了研究者在光学成像领域的深度探索和实用性应用。通过这篇研究，读者可以了解到如何利用近红外技术优化静脉图像采集，以及如何通过图像质量评估来提高系统的整体性能。该成果对于生物医学成像和自动识别系统具有重要的实践价值。