針對掌紋圖像的配準與融合方法研究.pdf

1、近些年來圖像配準融合技術已成為自動目標識別、醫(yī)學圖像處理、智能機器人、智能制造業(yè)、軍事應用等領域研究的熱點問題，并取得了大量的研究成果。掌紋作為重要的生物特征在生物認證領域有著極其廣泛的應用。本文從圖像配準、融合的基本理論出發(fā)，對掌紋圖像的配準與融合方法進行了深入研究。本文主要包括以下工作： 掌紋圖像配準方法的研究。目前的圖像配準方法主要分為基于區(qū)域和基于特征兩大類。其中基于特征點的配準方法計算量小，速度快，并且對圖像灰度的變化

2、具有魯棒性，成為目前應用最為廣泛的配準方法之一。 本文在對目前主要角點提取算法研究的基礎上，將SIFT特征提取算法應用于掌紋圖像，通過對相應閾值的調整與圖像增強技術相結合實現了掌紋圖像的配準。并通過仿真實驗給出了同次及異次獲取的掌紋圖像發(fā)生旋轉、縮放、模糊、數據缺失等情況下的配準效果。表明了SIFT特征檢測算法在掌紋特征提取方面具有應用潛力。 圖像融合及融合效果評價理論的研究。這一部分側重于像素級圖像融合方法的研究。對加