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J-GLOBAL ID：201902225417428630   整理番号：19A1725328

手指静脈赤外線画像血管ネットワーク修復の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

Novel vascular network restoration method for finger-vein IR images

著者 (4件)： Jia Guimin (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室,天津,300300) ,  Li Zhenjuan (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室,天津,300300) ,  Yang Jinfeng (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室,天津,300300) ,  Li Gansimao (中国民航大学 天津市智能信号与図像処理重点実験室,天津,300300)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 48  号： 4  ページ： 311-317  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 手指静脈が皮下に位置するため、手指の生物組織、手指解剖構造、皮膚構造画像特性などの固有原因はすべて手指静脈の画像に不利な影響を与える。指静脈画像によく見られる局部血管障害の問題に対して、初めて指静脈赤外線画像血管ネットワーク修復方法を提出した。まず第一に,マルチスケールGaborフィルタを用いて,指静脈画像を強化して,画像全体の劣化性ぼけを減らす。その後、指静脈画像に対して二値化を行い、血管骨格網を抽出し、血管ネットワークの欠損位置を判断した。次に,血管骨格ネットワーク修復のソースポイントとして抽出された血管骨格のエンドポイントと二分岐点を用いて,最小経路原理に従って,指静脈画像血管骨格ネットワークを修復した。最後に、Gabor増強方向図を制約条件とし、血管ネットワークの管径情報を復元し、修復後の手指静脈二値化画像を得た。実験により、この方法は手指静脈画像の局部血管ネットワーク欠損修復を実現でき、より完全で安定した血管ネットワーク構造が得られ、修復後の画像を利用して手指静脈識別精度をさらに向上できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像特性 ,  血管疾患 ,  生体組織 ,  *ネットワーク ,  管径 ,  解剖 ,  *画像 ,  ネットワーク構造 ,  *血管 ,  *赤外線画像
準シソーラス用語： エンドポイント ,  二値化 ,  Gaborフィルタ ,  マルチスケール ,  *指静脈 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： finger-vein recognition ,  vascular network restoration ,  Gabor filtering ,  directional image ,  minimal path principle

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 手 ,  指静脈 ,  赤外線画像 ,  血管 ,  修復