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本文提出了一种静止图像的分级压缩算法。该方法以著名的EZW算法为基础，对感兴趣区域的图像进行高质量编码，而对背景图像进行粗糙编码。该方法对于存储空间有限的情况下，对感兴趣区域的图像进行高质量编码，而背景图像则根据存储空间的情况自动设置编码级数，这种编解码方法，即保证了感兴趣区域的图像质量，也使得压缩后的图像大小满足存储空间的要求。……

为提高指静脉图像匹配精度，提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的指静脉图像识别匹配方法。首先，针对图像采集设备获取的指静脉图像存在无效信息导致识别难度增大的问题，对原始图像进行ROI提取；然后对ROI提取的图像进行灰度化、滤波、Sobel算子边缘化、特征向量提取、特征向量描述等处理；最后实现指静脉图像匹配结果的输出。实验结果表明，该方法实时性强，识别率高、匹配度好，较好地解决了存在无效信息情况下的指静脉图像匹配问题。