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针对现有掌部封闭型病理纹识别算法提取的线特征较少、识别率较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST:Nonsubsample Shearlet Transform)域光谱融合的手掌异常纹识别算法。首先,选取融合效果最佳的多光谱掌纹波段组合,并在NSST域内进行多尺度、多方向的分解;其次,根据分解各层子带图像的特点设计融合规则进行相应系数矩阵的融合,再通过NSST逆变换和形态学处理提取精细纹路特征;然后,利用像素点的度特点寻找符合要求的闭合纹线回路;最后,采用一种基于矩形度和偏心率等形状描述