基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法.docx

基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法
基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法
摘要：静脉图像是目前常用的生物特征识别技术之一，但由于光照条件、图像模糊和噪声等因素的影响，静脉图像的质量常常无法满足识别系统的要求。为了克服这些问题，本文提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。该算法首先采用CLAHE算法对静脉图像进行局部对比度增强，同时引入多尺度细节融合方法以进一步提高图像的细节信息。实验结果表明，所提出的算法在提高静脉图像的可视质量和辨识度方面具有较好的效果。
关键词：静脉图像增强，CLAHE，多尺度细节融合，特征识别
1.引言
静脉识别是一种生物识别技术，可以通过对人体手指、手背等部位静脉模式的提取和比对实现身份识别。然而，由于各种因素（如光照变化、图像模糊和噪声等）的影响，静脉图像的可视质量和辨识率都存在一定的问题。为了提高静脉图像的质量和辨识度，静脉图像增强算法应运而生。
2.相关工作
目前，静脉图像增强算法主要分为基于滤波和基于直方图的方法。其中，基于滤波的方法主要通过低通滤波或高通滤波来增强图像的边缘和细节，但存在较大的模糊化问题。基于直方图的方法则通过对图像直方图进行均衡或局部均衡，但对于静脉图像来说，这种方法可能导致对比度不足或过增强的问题。
3.算法描述
本文提出的基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法主要包括以下步骤：
3.1.预处理
首先，对输入的静脉图像进行预处理，包括去除噪声和平滑化。为了减少噪声的干扰，可采用中值滤波或高斯滤波等方法；为了平滑图像，可选用双边滤波或均值滤波。
3.2.局部对比度增强
采用CLAHE算法对预处理后的图像进行局部对比度增强。CLAHE（ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization）算法是一种基于直方图的图像增强方法，通过将图像分割成不重叠的小块，并在每个小块上进行直方图均衡化来增强图像对比度。CLAHE算法能够适应图像中的局部亮度变化，并且具有自适应性和对比度限制的特点。
3.3.多尺度细节融合
为了提高图像细节的清晰度和辨识度，引入多尺度细节融合方法。该方法首先通过小尺度模板对图像进行卷积，提取出较细的纹理和细节信息；然后通过大尺度模板对图像进行卷积，提取出较粗的纹理和细节信息。最后，通过融合两个尺度提取得到的纹理和细节信息，得到最终的增强图像。
4.实验结果
为了验证所提出算法的有效性，我们在一个包含大量静脉图像的数据库上进行了实验。实验结果表明，所提出的基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法在提高静脉图像的可视质量和辨识度方面取得了显著的改善。与传统的直方图均衡化和滤波方法相比，新算法能够更好地保持图像的细节信息，同时不会引入过度的噪声。
5.结论
本文提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。实验结果表明，该算法能够显著提高静脉图像的可视质量和辨识度，具有较好的效果。未来的研究方向可以考虑进一步改进多尺度细节融合方法，提高算法的稳定性和鲁棒性。
参考文献：
[1]Zhou,M.,Chen,S.,You,R.,etal.(2017).Novelpalmveinrecognitionmethodwithgeometrically-deformedcross-sectiontemplates.PatternRecognition,73,1-13.
[2]Mollahosseini,A.,Liang,Z.,Tartibi,M.,etal.(2017).Veinimageenhancementusingdigitalwavelettransformsforbiometricauthentication.MultimediaToolsandApplications,76(8),10757-10777.
[3]Ahmed,Z.B.,Yousri,D.,&Khalifa,W.(2017).Deeplearningandhandcraftedfeaturebasedapproachforanefficientpalmveinrecognitionsystem.NeuralComputingandApplications,28(10),2921-2933.