手指静脉特征提取算法在图像处理中的应用

该资源是一篇关于"手指静脉特征提取算法的研究"的工程硕士学位论文，由阳升撰写，李丽娟教授和陈展高工指导，来自湖南大学信息科学与工程学院，专业为计算机技术，提交于2015年5月8日。论文主要探讨了图像处理领域中的生物识别技术，特别是指静脉识别技术，涉及到特征提取算法的开发与应用。 在图像处理和计算机视觉领域，图像滤波和去噪是基础且重要的环节。滤波通常用于消除图像中的噪声，提升图像质量，例如使用尺度归一化和灰度归一化可以改善图像的整体对比度和亮度，使得图像细节更加清晰。直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，它通过对图像的灰度直方图进行调整，使图像的灰度级分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果，尤其是在低对比度的图像中，可以显著提升可读性。 指静脉识别作为一种生物识别技术，具有较高的安全性和唯一性。论文中可能涉及了如何从手指静脉的图像中提取出稳定且独特的特征，这通常包括预处理（如噪声去除、增强）、分割（区分静脉与背景）、细化（提取脉络结构）以及特征编码（转化为可用于匹配的数字描述符）等步骤。特征提取算法的选择和优化对于提高识别系统的准确率和鲁棒性至关重要。 此外，论文还可能讨论了实验设计、性能评估标准，比如误接受率（FAR）、误拒绝率（FRR）和准确率等指标，以及与其他生物识别技术（如指纹、面部识别等）的比较。通过这些研究，作者可能探索了如何在实际应用中实施手指静脉识别系统，如在安全门禁、身份验证等方面的应用案例。 这篇论文的完成，不仅对学术研究有所贡献，也为企业上云案例提供了生物识别技术的实际应用参考。在云计算背景下，如何将这种生物特征识别技术有效整合到云端服务，实现安全的数据存储和高效的身份验证，是现代信息技术发展的一个重要方向。