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模糊虹膜图像的复原研究

作　者: 谢晶
导　师: 马驷良
学　校: 吉林大学
专　业: 软件工程
关键词: 虹膜识别图像复原功率谱
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 63次
引　用: 1次
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内容摘要

本文题目是模糊虹膜图像的复原研究,研究目的是在于改善虹膜图像的质量,并利用计算机对所取得的离焦模糊虹膜进行复原。本文主要做了以下的工作:(1)介绍了生物特征识别技术和图像退化/复原过程的数学模型,并概括了模糊虹膜图像复原的一些经典方法,指出了目前在模糊虹膜复原领域的研究重点以及存在的问题。(2)应用有限脊波变换对模糊虹膜图像进行去噪,取得了较好的去噪效果。(3)改进了模糊虹膜图像复原算法的迭代方式,提高了计算速度。(4)在计算机上实现了对离焦虹膜图像的复原。实验表明,本文的模糊虹膜图像复原方法,能够在一定程度上克服因离焦等原因造成模糊的图像对虹膜识别的影响。

全文目录

提要  4-7
第1章绪论  7-12
  1.1 引言  7
  1.2 生物特征识别技术  7-8
  1.3 虹膜识别简介  8-10
  1.3 虹膜识别的发展历史和研究现状  10-11
  1.4 本文的组织结构  11-12
第2章模糊虹膜图像复原方法概述  12-24
  2.1 图像及图像复原的简介  12-13
  2.2 图像退化/复原过程的数学模型  13-18
    2.2.1 退化系统的基本定义  14
    2.2.2 连续函数的退化模型  14-15
    2.2.3 离散函数的退化模型  15-18
  2.3 模糊虹膜复原方法研究现状  18-24
    2.3.1 Wiener方法  18-19
    2.3.2 RL方法  19
    2.3.3 DRL方法  19-20
    2.3.4 有约束的最小二乘法  20
    2.3.5 MEM方法  20-21
    2.3.6 σ-CLEAN方法  21
    2.3.7 IDD方法  21-22
    2.3.8 IBD方法  22
    2.3.9 SAD方法  22-24
第3章模糊虹膜基于功率谱的检焦方法  24-31
  3.1 预备知识  24-29
    3.1.1 虹膜图像产生离焦的原因  24-26
    3.1.2 离焦光学传递函数  26-27
    3.1.3 图像功率谱理论和图像功率谱模型  27-28
    3.1.4 数字图像二维功率谱曲线的建立  28-29
  3.2 基于功率谱的离焦模糊虹膜图像的自动检焦方法  29-31
    3.2.1 检焦评价函数的定义  29-30
    3.2.2 基于功率谱的离焦模糊虹膜图像的自动检焦算法的实现  30-31
第4章模糊虹膜图像复原方法  31-39
  4.1 基于脊波变换的模糊虹膜图像去噪  31-36
    4.1.1 连续脊波变换  31-32
    4.1.2 脊波变换与小波变换的联系  32-33
    4.1.3 Ridgelet离散化  33
    4.1.4 有限Radon变换  33-34
    4.1.5 有限脊波变换  34-35
    4.1.6 利用脊波变换进行虹膜图像去噪  35-36
  4.2 基于迭代的模糊虹膜图像复原  36-39
    4.2.1 图像恢复迭代算法的数学模型  36-37
    4.2.2 选取迭代格式  37
    4.2.3 选取参数c,α  37-38
    4.2.4 频域中的迭代格式  38-39
第5章模糊虹膜复原系统的实现及结果分析  39-44
  5.1 虹膜复原系统的实现  39-42
    5.1.1 虹膜复原系统的总体结构设计  39-40
    5.1.2 功率谱模块的详细设计  40-41
    5.1.3 脊波去噪模块的详细设计  41
    5.1.4 迭代模块的详细设计  41-42
  5.2 实验结果  42-44
第6章结论与展望  44-46
参考文献  46-49
致谢  49-50
摘要  50-53
Abstract  53-55

模糊虹膜图像的复原研究

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