畢業(yè)論文基于小波變換手指靜脈去噪技術(shù)-全文預(yù)覽
【正文】 多分辨分析和Mallat分解算法多分辨率分析是一種對(duì)信號(hào)的空間分解方法，分解的最終目的是力求構(gòu)造一個(gè)在頻率上高度逼近空間的正交小波基，這些頻率分辨率不同的正交小波基相當(dāng)于帶寬各異的帶通濾波器。將其尺度進(jìn)行二進(jìn)制離散，得到二進(jìn)制離散小波： （23）小波的時(shí)間和頻率特性：時(shí)間A時(shí)間B運(yùn)用小波基，可以提取信號(hào)中的“指定時(shí)間”和“指定頻率”的變化。小波的可容許條件： （21）其中為基本小波（或稱(chēng)小波母函數(shù)），為其傅里葉變換。小波分析的出現(xiàn)和發(fā)展，源于許多不同科學(xué)領(lǐng)域信號(hào)處理的需要。 不易受手指表面?zhèn)刍蛴臀?、汗水影響。在各種生物認(rèn)證技術(shù)中，因其是利用外部看不到的生物內(nèi)部特征進(jìn)行認(rèn)證的技術(shù)，所以作為高防偽性的第二代生物認(rèn)證技術(shù)備受矚目。但由于指紋存在于皮膚的表面，促使其有一些不可避免的缺點(diǎn)，如手指過(guò)濕、過(guò)干或出現(xiàn)手指暴皮等特征損傷時(shí)，或者手指有污物等都會(huì)影響識(shí)別效果。 image denoising。 ` Civil Aviation University of China靜態(tài)小波變換在手指靜脈圖像去噪中的應(yīng)用課程名稱(chēng) 小波分析 姓 名 李亞楠 學(xué) 號(hào) 1204033 導(dǎo) 師 楊金鋒 教授 靜態(tài)小波變換在手指靜脈圖像去噪中的應(yīng)用摘要：在手指靜脈識(shí)別技術(shù)中，由于在靜脈采集過(guò)程中受到儀器設(shè)備、光照等因素的影響，采集的靜脈圖像對(duì)比度往往較低、噪聲較多，給最終的識(shí)別帶來(lái)很大的不便，所以在識(shí)別之前對(duì)靜脈圖像進(jìn)行去噪處理是很有必要的。關(guān)鍵詞: 靜態(tài)小波變換；圖像去噪；逼近信號(hào)；細(xì)節(jié)信號(hào)Application of SWT Theory for Finger Vein in Image Denoising Abstract: In fingervein recognition, since the acquisition process is affected by fingervein equipment, lighting and other factors, the contrast of the vein image is often low, have much noise, and it brings great inconvenience to the final recognition. So before identifying vein image denoising processing is necessary
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