【静脉检测】手指静脉图像检测【含Matlab源码 1654期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、简介

手指静脉识别系统的性能非常依赖于采集图像的质量,但是采集设备在成像和传输时产生的各类噪声,以及开放式使用场景下设备镜面上存在脏污、用户手指存在蜕皮情况等因素都会对图像质量造成极大的影响,增大后续特征提取的难度,最终影响整个系统的识别性能。针对目前现有的图像去噪算法和修复算法在处理手指静脉图像的过程中,并没有准确地利用图像的纹理特征信息,导致去噪后静脉纹理边缘模糊甚至部分静脉信息丢失、修复后静脉边缘断裂等问题,提出了基于Gabor纹理特征的手指静脉图像去噪与修复算法研究,在消除噪声或是修复破损区域的同时,充分利用图像的纹理特征信息,起到能更好地保护静脉纹理边缘结构的作用,对静脉血管类图像处理具有很好地借鉴意义。

⛄二、部分源代码

%clear all;
%clc;

%…………………………………………………………………………………………
%两种均衡化↓
%………………………………………………………………………………………
yuantu=imread(‘387-1.bmp’);%读取图片
huidutu=rgb2gray(yuantu);%灰度化
junhenghua1=adapthisteq(huidutu);%adapthisteq均衡化
junhenghua2=histeq(huidutu);%histeq均衡化
imwrite(huidutu,‘灰度图.bmp’);
imwrite(junhenghua1,’ adapthisteq均衡化.bmp’);
imwrite(junhenghua2,’ histeq均衡化.bmp’);
%输出均衡化图像以及直方图
figure;
subplot(3,2,1);
imshow(huidutu);
title(‘灰度图’);
subplot(3,2,2);
imhist(huidutu);
title(‘灰度图的直方图’);
subplot(3,2,3);
imshow(junhenghua1);
title(‘adapthisteq均衡后’);
subplot(3,2,4);
imhist(junhenghua1);
title(‘adapthisteq均衡后的直方图’);
subplot(3,2,5);
imshow(junhenghua2);
title(‘histeq均衡后’);
subplot(3,2,6);
imhist(junhenghua2);
title(‘histeq均衡后的直方图’);
%…………………………………………………………………………………………
%13x13中值滤波↓
%…………………………………………………………………………………………
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(junhenghua2);%fffffffffffffff
xlabel(‘(1)原始图像’);
zhongzhilvbo=medfilt2(junhenghua2,[13,13]);
subplot(1,2,2);
imshow(zhongzhilvbo,[]);
xlabel(‘(2) 1次13x13中值滤波’);
imwrite(zhongzhilvbo,‘13x13中值滤波.bmp’);
%…………………………………………………………………………………………
%边缘检测：sobel算子对水平、垂直进行边缘检测↓
%…………………………………………………………………………………………
hx=[-1 -2 -1;0 0 0 ;1 2 1];%生产sobel垂直梯度模板
hy=hx’; %生产sobel水平梯度模板
gradx=filter2(hx,zhongzhilvbo,‘same’);
sobelx=abs(gradx); %计算图像的sobel垂直梯度
grady=filter2(hy,zhongzhilvbo,‘same’);
sobely=abs(grady); %计算图像的sobel水平梯度
sobel=sobelx+sobely; %得到图像的sobel梯度
sobelxx=mat2gray(sobelx);%将double变成unit8
imwrite(sobelxx,‘soble垂直图.bmp’);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(zhongzhilvbo);
title(‘中值滤波图’);
subplot(2,2,2);
imshow(sobelx,[]);
title(‘图像的sobel垂直梯度’);
subplot(2,2,3);
imshow(sobely,[]);
title(‘图像的sobel水平梯度’);
subplot(2,2,4);
imshow(sobel,[]);
title(‘图像的sobel梯度’);

%…………………………………………………………………………………………
%形态学处理：膨胀1、2、3次
%…………………………………………………………………………………………
B=[0 1 0
1 1 1
0 1 0];%B为结构元
pengzhang1=imdilate(sobelxx,B);%图像sobelxx被结构元素B膨胀
pengzhang2=imdilate(pengzhang1,B);%膨胀两次
pengzhang3=imdilate(pengzhang2,B); %膨胀三次
imwrite(pengzhang1,‘膨胀一次图.bmp’);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(sobelxx);
title(‘未膨胀图像’);
subplot(2,2,2);
imshow(pengzhang1);
title(‘使用B后1次膨胀后的图像’);
subplot(2,2,3);
imshow(pengzhang2);
title(‘使用B后2次膨胀后的图像’);
subplot(2,2,4);
imshow(pengzhang3);
title(‘使用B后3次膨胀后的图像’);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王明文,唐东明,于耀程,杨淏.手指静脉图像鲁棒边缘检测算法[J].计算机应用研究. 2018,35(01)

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合