Technical Assessment of Various Image Enhancement Techniques using Finger Vein for personal Authentication
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 114
فایل این مقاله در 25 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-14-6_014
تاریخ نمایه سازی: 22 تیر 1401
چکیده مقاله:
The most important aspects of image processing are image enhancement. The visual form of an image can be enhanced by using image enhancement techniques for better human interpretation. In this research paper we discuss an outline and analysis of commonly used image enhancement techniques using finger vein image or personal authentication. Also, experiments are carried out to compare performance of various types of filters for removal of noise from the noisy images through evaluation performance parameter such as mean square error (MSE), peak signal to noise ratio (PSNR) values and structural similarity (SSIM). It was found that application of max filter technique ensures an improved quality of the finger vein image. The mean filter is most advanced in de-noising the images. Mean filter is most efficient in eliminating the salt and pepper noise. From the experiments performed on finger vein image using SDUMLA-HMT database, it is proven that Weiner filters are outstanding for elimination of Gaussian Speckle and Poisson noises and thus, Weiner filter is found to be most appropriate and well-suited for eliminating nearly all types of noise.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sharma
Research Scholar, School of Engineering, Computer Science and Engineering, GD Goenka University, Gurgaon, India
Agrawal
Assistant Professor, School of Engineering, Computer Science and Engineering, GD Goenka University, Gurgaon, India
Munjal
Assistant Professor, School of Engineering, Computer Science and Engineering, G B Pant New Delhi, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :