基于稀疏分解的指静脉图像去噪

手指静脉识别技术因其独特的优势,受到广泛的关注。然而由硬件系统获取的手指静脉图像常常含有严重的噪声、阴影等问题,所以对低质量的静脉图像的去噪成为了整个识别过程的关键。本文提出了一种基于稀疏分解的指静脉图像去噪新方法。基于稀疏分解的图像去噪是将含有噪声的图像信息进行稀疏分解,分解成稀疏成分和其他成分。其中的稀疏部分是有用信息,其他部分被认为是噪声,再由图像的稀疏部分重建原始信号,达到恢复原始信号并去除噪声的效果。本文根据指静脉图像的静脉的特点,应用高斯函数构造了过完备库。用合成图像和真实指静脉图像分别对新算法进行实验验证。实验结果证明,与传统的去噪算法相比,峰值信噪比提高1-2dB。