基于手背静脉的增强算法的研究实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

在信息化时代，需要对人进行身份识别的场合越来越多，要求也越来越高。包括钥匙、证件、密码等在内的传统身份识别技术都存在着难以克服的缺陷：容易被伪造或盗取、易遗失遗忘。于是，更加安全、更加便捷的生物特征识别技术成为了研究热点，渐渐走入到我们的生活中来。生物特征识别技术的依据是人体本身的特征，包括人的生理特征和行为特征。根据目前的情况看来，较为成熟的身份鉴别生物特征有指纹、人脸、掌纹、虹膜。不过，它们还存在着以下缺陷：指纹和掌纹位于体表，易受污渍影响，还容易被伪造、复制；虹膜识别所需的采集设备昂贵，采集过程具有一定侵犯性；人脸识别验证复杂，且受面部位置和光环境影响大。

手背静脉识别具有安全性高，不受体表状态影响，非接触式采集等优点，开始在生物识别技术中展露头角。由于在不同环境下对不同人进行手背静脉图像采集得到的结果受到环境、设备性能、个人手背内部因素等的影响，必然会存在一定的噪声，使得静脉的特征不能很好地显现出来。本次研究是为了更好地对采集到的低质量手背静脉图进行图像预处理，尽量消除图片噪声，突出手背静脉特征从而改善图像质量。通过采用合适的图像质量增强算法，可以使得手背静脉特征易于识别和提取，大幅度提升手背静脉识别的可靠性。因此，对图像质量增强技术的研究对生物识别技术的发展有着重要意义。

2. 研究的基本内容与方案

本次毕业设计中，首先对数字图像处理的相关的基本操作进行研究与分析，如点运算、直方图、滤波器等。再分别分析了手背静脉图像的特点及其包含的主要特征信息，以此为依据进行图像处理。研究和分析了数字图像的传统方法以及新的方法，以此为基础，围绕手背静脉图像的特点改进图像质量增强算法。最后选择合适的算法实现并分析实际效果。

传统的数字图像增强算法如直方图均衡化等，处理速度快，大致满足了需要，但对于低对比度的静脉图像处理、图像中噪声的处理等方面仍不理想。实际上，在手背静脉识别技术中，广泛应用的是均衡化的相关改进算法。因此，本次设计将研究基于模糊理论的静脉图像质量增强算法，以进一步提高静脉信息的对比度，降低图像噪声，从而使手背静脉识别流程的后续工作可以更顺利，提高识别率。通过该方法与改进型均衡化方法等其他方法进行对比，分析其实际效果。

基于模糊理论的静脉质量增强算法实现：

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，确定研究内容和实施方案，撰写开题报告。

第4－5周：掌握基本理论，完成英文资料翻译，论文开题

第6－12周：利用相关工具实现算法，完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王科平．数字图像处理：matlab版[m]．北京：机械工业出版社，2015.7.

[2]longtao zhang，yuqiu sun，fushan chen．an improved edge detection algorithm based on fuzzy theory [c]．fuzzy systems and knowledge discovery (fskd) 2015 12th international conference．2015：380-384.

[3]彭倬．基于相位一致性的手背静脉图像增强算法研究[d]．天津：天津理工大学，2018.1.