【摘 要】
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针对手掌静脉图像感兴趣区域提取中信息清晰度低、丰富程度低的问题,提出一种基于最大内切圆提取的算法。对手掌静脉原始图像进行预处理并添加区域网格线,先以网格线为参考,
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2015M570228)资助
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针对手掌静脉图像感兴趣区域提取中信息清晰度低、丰富程度低的问题,提出一种基于最大内切圆提取的算法。对手掌静脉原始图像进行预处理并添加区域网格线,先以网格线为参考,缩小圆心的检索区域范围,从而简化圆心的定义过程;然后设置初始半径,再以一个网格宽度为变量,增加半径,最终确定最大内切圆。结果表明,所提算法在清晰度和信息丰富度上分别提高了0.0102和0.0121,提取出的ROI图像在迭代训练中的迭代次数降低了200次。针对4组图像,所提算法的执行时间分别降低了10.7ms,10.2ms,11.3ms,10.8ms。
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