基于Blackfin533的静脉图像增强系统设计的中期报告.docx

基于Blackfin533的静脉图像增强系统设计的中期报告

摘要：

本文介绍了一种基于Blackfin533的静脉图像增强系统设计的中期报告。该系统可以准确地检测人体手指静脉图像并增强其图像质量，以便应用在各种人体识别系统中。本文主要介绍了系统设计中使用的硬件和软件平台、静脉图像的采集方法、图像增强算法以及系统的性能测试结果。实验结果表明，本系统具有较高的图像增强效果和高速处理能力。

关键词：Blackfin533、静脉图像、图像增强、人体识别系统

1.引言

近年来，身份认证和人体识别技术因其可靠性和高安全性而得到了广泛应用。静脉识别技术因为具有不可伪造性、低错误率、便捷性等优势，得到了很多研究者的关注。静脉图像作为静脉识别技术中的重要数据，其质量对静脉识别的准确性有重要影响。因此，如何提高静脉图像的质量成为静脉识别技术研究中的一个重要问题。

本文提出了一种基于Blackfin533的静脉图像增强系统，该系统可以准确地检测人体手指静脉图像并增强其图像质量，以便应用在各种人体识别系统中。本文主要介绍了系统设计中使用的硬件和软件平台、静脉图像的采集方法、图像增强算法以及系统的性能测试结果。

2.硬件和软件平台

本系统采用了Blackfin533处理器作为主控平台，其拥有高速的浮点运算能力和强大的多媒体处理能力，非常适合于图像处理应用。另外，系统还采用了一块320x240像素的CCD图像传感器和一块128x64像素的OLED显示屏。

系统软件主要包括操作系统、图像采集模块、图像增强模块和图像显示模块。操作系统采用的是uCosII操作系统，图像采集和显示模块主要使用Blackfin533内部的DMA控制器和GPIO接口，图像增强模块则是通过黑色核心的AV模块完成的。

3.静脉图像采集方法

本系统的静脉图像采集方法采用的是透射式拍摄法，该方法可以通过使用红外线来穿透皮肤和指甲，直接采集到人体手指静脉图像。具体采集方法如下：

1）将被采集的手指放在CCD图像传感器下方，保持静止并保持适当的距离。

2）通过LED灯提供足够的红外光源，使手指静脉图像变得清晰，并通过CCD图像传感器采集到图像。

3）将采集到的静脉图像传输到Blackfin533处理器中，进行后续的处理。

4.图像增强算法

为了提高静脉图像的质量，本系统采用了一种基于小波变换的图像增强算法。该算法主要包括以下几个步骤：

1）对静脉图像进行小波变换，得到小波系数。

2）通过比较小波系数和阈值，将小波系数进行分割，得到高频系数和低频系数。

3）对高频系数进行幅值限制，以抑制噪声。

4）将低频系数通过增益系数进行放大，以增强图像的对比度和亮度。

5）通过逆变换将增强后的小波系数重建成原始图像。

实验结果表明，该算法可以有效地提高静脉图像的质量，增强其对比度和亮度，并减少图像中的噪声。

5.系统性能测试结果

为了验证本系统的性能，我们进行了一系列的测试。测试结果表明，本系统可以实现准确的静脉图像采集和增强，处理速度较快，图像增强效果明显。同时，系统的可靠性和稳定性也得到了验证。

6.结论

本文介绍了一种基于Blackfin533的静脉图像增强系统设计的中期报告。该系统可以准确地检测人体手指静脉图像并增强其图像质量，以便应用在各种人体识别系统中。本文主要介绍了系统设计中使用的硬件和软件平台、静脉图像的采集方法、图像增强算法以及系统的性能测试结果。实验结果表明，本系统具有较高的图像增强效果和高速处理能力。未来，我们将持续优化系统性能，使其更加适合在各种人体识别系统中应用。