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摘要
针对不同个体手指表皮层与真皮层之间的深度差异大,现有算法从光学相干断层扫描(opticalcoherencetomography, OCT)图像中提取内外部指纹不具备普适性的问题,提出一种基于结构点聚类的自适应OCT内外部指纹提取算法.首先改进聚类的相似度判断与终止条件的计算方法,自适应分离角质层和乳头层的结构点;然后定义了位于汗腺以及真皮层内部结构上其他组织的伪结构点,提出基于距离度量的由远到近两步法去除伪结构点,并经过插值拟合得到精确的乳头层轮廓;最后通过序列拼接与图像增强获得OCT内外部指纹.与不同内部指纹提取算法进行对比实验的结果表明,该算法能够自适应不同个体的乳头层深度,以更高的普适性和鲁棒性实现从OCT三维数据中同时提取具有可识别性的、大面积和高分辨率的内外部指纹.
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