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手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理.分别采用局部最大类间方差法(OSTU)、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang&Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。 相似文献
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针对传统示波器只能显示和测量信号的问题,利用LabVIEW的图形化编程语言,采用模块化设计思想,设计了一款多功能虚拟示波器.该示波器不仅具有普通示波器的基本功能,还具有信号测量、信号运算、滤波处理和频谱分析功能.对虚拟示波器的测试结果表明,该虚拟示波器运行可靠、性能良好,能满足正常的使用需求. 相似文献
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手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法(POSHE)不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。 相似文献
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"数字信号处理"主要研究用数字方式进行信号处理,即利用计算机或专用数字处理设备对信号进行分析、变换、综合、滤波、估计与识别等处理,其理论性和实践性都比较强。针对教学过程中出现的学生对知识点理解困难、学习枯燥无味、教学效果差等问题,一方面优化教学内容,着重讲授基本概念和基本理论,淡化公式推导,做到知识传授与能力培养并重;另一方面借助于多媒体技术和Matlab软件,将抽象的理论以易于理解的可视化形式加以演示,使学生深入理解数字信号处理的理论知识和设计方法,取得了较好的教学效果。 相似文献
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