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摘要:
手背静脉图像的采集过程中,由于图像采集设备、光照、皮下脂肪厚度等因素的影响,手背静脉图像的对比度比较低,同时图像噪声严重影响静脉提取.针对此问题,本文提出了一种基于静脉灰度值特征的图像分割与对比度增强算法.首先提取ROI(有效的感兴趣区域)和对ROI进行维纳滤波;然后采用新的图像分割算法对静脉图像进行静脉提取,利用8-邻接内边界跟踪方法和形态学处理方法对静脉二值图像进行去噪;最后将ROI与去噪后的图像进行加权叠加得到对比度增强的静脉图像.实验结果表明,通过采用基于静脉灰度值特征的图像分割算法可以很好地获取到静脉脉络,最终可以获得高对比度的静脉图像.
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文献信息
篇名 基于静脉灰度值特征的图像分割算法研究
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 手背静脉图像 图像分割 8-邻接内边界跟踪 图像加权叠加
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 科研论文
研究方向 页码范围 12-18
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 2458字 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2018.180066
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯桂兰 中国计量大学光学与电子科技学院 20 63 5.0 7.0
2 王定汉 中国计量大学光学与电子科技学院 1 3 1.0 1.0
3 王雄 中国计量大学光学与电子科技学院 1 3 1.0 1.0
4 吴羽峰 中国计量大学光学与电子科技学院 2 3 1.0 1.0
5 邓毛华 中国计量大学光学与电子科技学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
手背静脉图像
图像分割
8-邻接内边界跟踪
图像加权叠加
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
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1974
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