[发明专利]基于纹理特征和双核函数的手指静脉图像NLM去噪方法有效
| 申请号： | 202010029074.3 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111223063B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋寒琼;沈雷;何必锋;何晶 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/54;G06V10/44;G06V10/74;G06V40/14 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于纹理特征和双核函数的手指静脉图像NLM去噪方法。本发明首先使用平滑系数较小的NLM算法针对背景区域噪声作粗去噪处理；然后编码获得GTFM对传统NLM算法的图像块权重值进行修正，使用Gabor纹理相似度与灰度值欧式距离共同判断图像块之间的相似性；其次提出巴特沃兹余弦双核函数针对图像的静脉纹理结构区域作精去噪处理；本发明采用的去噪算法相比传统NLM算法以及改进的NLM算法去噪后的图像质量更高，尤其是对静脉纹理边缘信息的保护能力得到了提高，并且后续图像的静脉骨架特征提取更加稳定。因此，基于Gabor纹理特征和BC双核函数的手指静脉图像NLM去噪算法是一种对手指静脉图像去噪效果较好的指静脉去噪算法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 纹理 特征 函数 手指 静脉 图像 nlm 方法 | ||
【主权项】：
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