【摘 要】
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为了获得高质量的手掌静脉图像,设计了一种能快速采集到高质量掌静脉图像的多光谱自适应采集系统方法及装置。通过研究高质量静脉图像对应的近红外光强度配比区域,结合图像质
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,中国科学院合肥技术创新工程院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0831102);国家自然科学基金资助项目(61475163);安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF127)
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为了获得高质量的手掌静脉图像,设计了一种能快速采集到高质量掌静脉图像的多光谱自适应采集系统方法及装置。通过研究高质量静脉图像对应的近红外光强度配比区域,结合图像质量评价模型和布谷鸟搜索(CS)算法搜索策略,构建出760,850,940 nm三种混合近红外光强自适应配比模型。该模型能够快速调优混合光源强度配比,以获得复杂场景下高质量手掌静脉图像。实验结果表明:CS算法模型及系统方案能快速有效地适应不同人群手掌静脉特征,在保证图像质量的前提下提供快速有效的光源配比方案,为在线手掌静脉识别的后续处理提供了良好的
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