指静脉代码学习---7.图像增强

已于 2022-11-17 19:07:56 修改
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文章标签： 学习 python
于 2022-10-04 22:10:29 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjjaibc/article/details/127166851
本文探讨了指静脉图像增强的背景和相关研究，重点介绍了基于Gabor滤波器和稀疏表示的方法。论文Qin提出了脊波滤波和模糊算法的增强策略，而Song则研究了基于稀疏表示的增强技术。此外，文章提到了直方图均衡化和多尺度匹配滤波在实际代码实现中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、论文背景

        图像增强(改善图像质量:区分性与识别性能的提高)

                (常见的图像增强方法有基于直方图\滤波器\多尺度几何变换\形态学操作方法)

1.概述

图像增强方法主要包括: 

        ①基于静脉纹路方向和宽度的Gabor滤波器

        ②基于Gabor滤波器和Retinex滤波器融合的方法

        ③自相似Gabor滤波器组

        在手指静脉图像增强方法中,Gabor滤波器是最常用的工具,但当图像大小不同的时候，波长、长宽以及滤波模板的大小等参数都需要重新优化(Gabor滤波器的核心问题:参数值的选取)

2.论文一Qin

        ①提出基于脊波滤波的静脉图像增强   

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