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為了獲得高質量的手掌靜脈圖像,設計了一種能快速采集到高質量掌靜脈圖像的多光譜自適應采集系統方法及裝置。通過研究高質量靜脈圖像對應的近紅外光強度配比區域,結合圖像質量評價模型和布谷鳥搜索(CS)算法搜索策略,構建出760,850,940 nm三種混合近紅外光強自適應配比模型。該模型能夠快速調優混合光源強度配比,以獲得復雜場景下高質量手掌靜脈圖像。實驗結果表明:CS算法模型及系統方案能快速有效地適應不同人群手掌靜脈特征,在保證圖像質量的前提下提供快速有效的光源配比方案,為在線手掌靜脈識別的后續處理提供了良好的基礎。 于CS的高質量掌靜脈圖像獲取方法式(6)對其他鳥巢進行位置更新Xt+1i=Xti+α�軱(λ)，i=1，2，…，n(6)式中α為步長控制量，其值服從正態分布;�荼硎军c對點乘法。L(λ)表示布谷鳥的隨機搜索路徑，其與時間t的關系服從Levy分布Levy(β):μ=t－λ，1＜λ≤3(7)4)用新鳥巢的函數值與上一代最優函數值比較靜脈圖像獲取方法-數控滾圓機滾弧機倒角機張家港液壓縮管機數控縮管機滾圓機，若較好則保留，結果得到一組較好的鳥巢位置。5)位置更新完成后，產生隨機數r'i∈(0，1)，若隨機數大于發現概率r'i≥Pa，則對鳥巢位置Xt+1i隨機改變，

轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name靜脈圖像獲取方法-數控滾圓機滾弧機倒角機張家港液壓縮管機數控縮管機滾圓機總數量不變;反之保留位置。6)找到步驟(5)最優的鳥巢位置，判斷算法的終止條件:若迭代次數t達到迭代上限或誤差ε達到精度要求，則停止搜索;反之，返回步驟(2)繼續尋找最優鳥巢位置［8］。3．2自適應光源采集系統流程1)令近紅外LED在預設值上工作;2)CMOS攝像機采集靜脈特征圖像，并傳給上位機，上位機對原始圖像進行處理并給出質量評價分數;3)利用CS算法搜索符合高質量需求的手掌靜脈圖像;4)輸出高質量光源配比數據，或者調整光源繼續搜索直到采集到符合精度的高質量的手掌靜脈圖像。4實驗仿真4．1基于CS算法的光源亮度自適應調整為研究高質量手掌靜脈圖像所適應的三種近紅外光強度配比范圍，自建50人的小型手掌靜脈數據庫進行實驗，數據來源為校內學生志愿者，其中男性、女性比例為1∶1。采集步驟如下:1)首先在760，850nm和940nm波長的近紅外光混合照射下，拍攝50名志愿者的靜脈圖像，每位志愿者拍攝64張不同光強配靜脈圖像獲取方法-數控滾圓機滾弧機倒角機張家港液壓縮管機數控縮管機滾圓機 轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name