Анализ и восстановление изображений проекционными методами, использующими функции Эрмита

• Автор: Павельева, Елена Александровна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 130 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1 Проекционный метод восстановления функций по фазе аппроксимации

преобразования Фурье

1Л Проекционный метод с использованием функций Эрмита

1ЛЛ Функции Эрмита

1Л.2 Проекционный метод

1.2 Аппроксимация преобразования Фурье с использованием функций Эрмита

1.3 Синтез фазы и амплитуды различных изображений с использованием функций

Эрмита
1.4 Восстановление функции по фазе аппроксимации преобразования Фурье
1.5 Алгоритм восстановления функции по фазе аппроксимации преобразования
Фурье
Глава 2 Проекционные методы, использующие функции Эрмита, для выделения характерных признаков изображений радужной оболочки глаза
2.1 Обзор существующих алгоритмов идентификации человека по радужной
оболочке глаза
2.2 Предобработка изображений радужной оболочки глаза
2.3 Метод проекционной фазовой корреляции
2.3.1 Метод фазовой корреляции
2.3.2 Метод проекционной фазовой корреляции
2.3.3 Сравнение методов фазовой корреляции и проекционной фазовой
корреляции при использовании в биометрических задачах
2.4 Метод ключевых точек
2.4.1 Функции преобразования Эрмита
2.4.2 Выделение ключевых точек
2.5 Сопоставление ключевых точек
2.5.1 Сопоставление ключевых точек с помощью расстояния Хэмминга
2.5.2 Сопоставление ключевых точек методом проекционной фазовой
корреляции

Глава 3 Программный комплекс для решения задачи идентификации человека по радужной оболочке глаза
3.1 Алгоритмы предобработки изображения радужной оболочки глаза
3.1.1 Выделение радужной оболочки глаза
3.1.2 Нормализация радужной оболочки
3.1.3 Нахождение маски изображения радужной оболочки
3.1.4 Выравнивание освещенности
3.2 Иерархический и полярный методы параметризации данных радужной оболочки глаза
3.2.1 Иерархический проекционный метод с использованием функций Эрмита
3.2.2 Полярный метод Эрмита
3.3 Структура программного комплекса
Заключение
Список литературы

ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время анализ и обработка изображений являются одной из наиболее важных и перспективных областей применения математических и численных методов. В частности, актуальной является задача восстановления изображения в случае потери части данных [1]. При восстановлении изображений одним из наиболее важных вопросов является вопрос единственности восстановленного изображения, а также оценка меры близости между исходным и восстановленным изображениями.
Одним из распространенных подходов к обработке изображений является использование Фурье-анализа с последующей обработкой полученных коэффициентов. Функции Эрмита [2, 3, 4] являются собственными функциями преобразования Фурье, поэтому разработка и применение проекционных методов, использующих функции Эрмнта, представляет собой важную и актуальную задачу. Известно, что фаза преобразования Фурье содержит в себе больше информации, чем амплитуда [5], поэтому использование информации о фазе в проекционных методах является перспективным подходом.
В настоящее время в связи с возросшими требованиями к информационной безопасности получают широкое распространение методы биометрической идентификации личности [6,7]. Одним из наиболее перспекгивных способов идентификации личности является идентификация по радужной оболочке глаза [7, 8]. Рисунок радужной оболочки у каждого человека уникален и практически не меняется с возрастом, а бесконтактный способ получения изображений радужной оболочки делает привлекательным ее применение в различных отраслях.
Целью диссертационной работы является обоснование, разработка и программная реализация методов анализа и восстановления изображений на основе проекционных методов, использующих функции Эрмита, а также применение разработанных методов в задаче биометрической идентификации человека по радужной оболочке глаза.
В первой главе решается задача восстановления функций по фазе аппроксимации преобразования Фурье на основе проекционного метода с использованием функций Эрмита.

(Д) (е)
Рисунок 1.9. (а), (б) исходные изображения “жираф” и “слон”; (в), (г) аппроксимации изображений (а) и (б) с использованием функций Эрмита; (д) результат синтеза фазы АПФЭ “жирафа” с амплитудой АПФЭ “слона”; (е) результат синтеза фазы АПФЭ “слона” с амплитудой АПФЭ “жирафа”.