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J-GLOBAL ID：201902290736871290   整理番号：19A1153779

低コントラスト手指静脈画像特徴抽出シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Feature Extraction in Low-Contrast Finger Vein Image

著者 (4件)： He Xiaodong (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  Liu Bin (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  Yao Bin (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  Zhang Penghai (西藏民族大学体育学院,陜西咸陽,712082)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 36  号： 2  ページ： 157-160,170  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 低コントラストの指静脈画像の特徴抽出は,画像分析において大きな影響を与える。低コントラストの指静脈画像を特徴抽出するとき,画像の信号と画素の灰色値を計算し,画像画素の線を確定し,特徴抽出を完成する。伝統的方法では,画像特徴空間における高次元データから特徴抽出を行うが,画素点文線の決定を無視して,特徴抽出精度が低いという問題を無視して,方向検出に基づく低コントラスト手指静脈特徴抽出法を提案した。低コントラストの指静脈画像の原信号と離散信号によって、画像をウェーブレット変換し、ウェーブレット関数の低域通過、高域通過フィルタを用いて、ウェーブレット変換の画像を再構築し、画像の信号と量子化画像閾値を階層化し、低コントラストの手指静脈画像に対してノイズ除去を行った。画像の灰色値と方向数を利用して画像の方向図を計算し、画像画素点の紋線を確定し、検出点を利用して画像方向図の特徴点を計算し、低コントラストの手指静脈画像の特徴抽出を実現した。シミュレーション結果は,提案方法が効果的に画像特徴抽出を完了できて,より高い精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 量子化 ,  *特徴抽出 ,  *シミュレーション ,  再構成 ,  *画像特性 ,  画素 ,  画像分析 ,  波束 ,  *画像 ,  階層構造 ,  *コントラスト ,  雑音低減 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 特徴点 ,  *指静脈 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コントラスト ,  指静脈 ,  画像特徴抽出 ,  シミュレーション