手掌浅层静脉血管图像获取技术的研究

【摘要】人体手掌静脉血管成像技术是一种新的生物特征识别技术,在工业、安防、反恐等领域有广泛的应用。鉴于目前现有技术获取的手背或者手指静脉血管图像,只能得到的局部手掌或手指静脉血管图像,难于提供足够的特征点来满足生物特征识别。本文提出一种基于分区曝光的采集手掌静脉图像的方法,旨在获得全手掌的血管图像的信息。本文针对人体手掌的构造特点,结合近红外光在手掌组织中的传播特性,建立了手掌的光学特性模型,创新性地提出分区曝光的技术方案,即采用不同光强照明获取不同手掌部位的静脉血管图像,结合图像分割、融合技术,得到完整的全手掌红外图像,实现了全手掌的静脉血管图像提取。整个技术路线包括：依次获取不同光强下的红外图像；分别对相应的图像进行分割、增强处理；最后经加权渐变融合处理后,得到完整图像。与原有方法相比,获得的血管图像的对比度高等特点。最后,结合手掌和血管的特点,设计了匹配滤波器,对融合后的图像进行处理,获取了静脉血管纹路,实现了全手掌静脉血管的获取。本论文从人体手掌的光学特性出发,设计并实现了全手掌的红外血管图像获取系统,提取了全手掌的血管网络,为后续的特征识别、身份识别提供了良好的基础。
【作者】高世杰；
【导师】倪旭翔；
【作者基本信息】浙江大学，光学工程，2014，硕士
【关键词】静脉识别；红外成像；图像分割；图像融合；匹配滤波；

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