高质量 palm vein 图像采集与 ROI 提取关键技术研究

本文档探讨了高质量的 palm vein 图像采集与感兴趣区域（ROI）提取的研究方法。随着生物识别技术的发展，尤其是 palm vein 识别因其非接触性和防伪性强而受到关注。在实际应用中，获取清晰、无噪声的 palm vein 图像是一项挑战，因为它们往往受到环境光干扰、手指姿势变化以及复杂的手掌区域定位问题的影响。 文章首先提出了一个针对这些问题的解决方案，设计了一种设备来优化 palm vein 图像采集过程。通过利用二维图像熵和局部二维熵作为评估指标，系统能够实时监测并调整近红外发光二极管（LED）的亮度，同时对相机参数进行微调，以确保每次拍摄出的图像质量达到最优。这种方法旨在减少光照不均和纹理模糊等问题，从而提高 palm vein 图像的清晰度。 采集到的高质量 palm vein 图像被用于后续的 ROI 提取步骤，这是整个识别流程的关键环节。ROI 指的是图像中的一个重要区域，通常包含有价值的信息，如手掌静脉的特征。作者采用了加速实现方法，将其应用于现场可编程门阵列（FPGA）平台，以提高 ROI 提取算法的执行效率。FPGA 的并行处理能力使得这项任务可以在短时间内完成，这对于实时性和性能要求高的 palm vein 认证系统至关重要。 文中还提到了采用局部图像快速处理算法，这种算法可能是基于边缘检测、阈值分割或者特征匹配等技术，目的是准确地定位 ROI 并从中提取出独特的静脉纹理特征，这些特征对于 palm vein 认证系统的识别准确率具有决定性影响。 这篇研究论文提供了 palm vein 图像采集技术的优化策略，以及结合 FPGA 平台的高效 ROI 提取方法，为生物识别领域的 palm vein 认证系统开发提供了重要的理论支持和技术路径，对于提升 palm vein 技术在实际应用中的稳定性和准确性具有重要意义。