基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法技术

本发明专利技术属于图像处理领域，为实现手指目标区域的准确定位，手指静脉图像的快速增强以及手指静脉拓扑结构的精准获取，为后续手指静脉的匹配识别提供清晰可靠的图像。为此，本发明专利技术基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法，步骤如下：步骤1提取手指折痕信息：步骤2提取手指静脉图像感兴趣区域：步骤3利用手指轮廓进行平面旋转角度校准：步骤4手指静脉图像增强：步骤5手指静脉纹路——骨架特征提取。本发明专利技术主要应用于图像处理场合。

Finger vein image feature extraction method based on finger crease

The invention belongs to the field of image processing, in order to realize the accurate location of finger target area, the rapid enhancement of finger vein image and the accurate acquisition of finger vein topological structure, so as to provide a clear and reliable image for subsequent finger vein matching and recognition. To this end, the method for extracting finger vein image features based on finger folds is as follows: step 1 extracts finger folds information; step 2 extracts the region of interest of finger vein image; step 3 uses finger contour for planar rotation angle calibration; step 4 finger vein image enhancement: step 5 finger vein vein lines - step 5 finger vein lines - skeleton feature extraction. The invention is mainly applied to image processing occasions.

【技术实现步骤摘要】
基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法
本专利技术属于图像处理领域，特别涉及手指静脉图像预处理方法。具体讲,涉及基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法。
技术介绍
手指静脉识别技术作为一种新兴的生物识别手段，与指纹识别、虹膜识别、掌型识别、人脸识别等其他的生物识别技术相比在唯一性、稳定性、便携性和活体检测等方面具有更为突出的特点，其发展空间和应用前景也较为广泛。手指静脉位于皮肤深处且相对较细密，直接使用原始采集的静脉图像进行匹配和识别，难以达到较高的识别精度，因而对手指静脉图像的预处理方法直接影响手指静脉的识别准确率。由于手指与采集装置不接触，手指位置的不同，会导致获得的手指静脉图像存在差异。为克服采集时手指插入深浅对识别结果的影响，本专利技术利用手指折痕对手指静脉图像进行定位，以获取较为准确的目标区域，剔除弱相关部分。图像增强可提高手指中静脉与非静脉区域的对比度，有效改善图像质量，利于后续识别。针对图像增强环节耗时长、增强效果不理想等问题，本专利技术提供了一种模块化自适应直方图均衡化算法，综合考虑了运算速度和图像质量，在减少时间消耗的同时有效抑制周围噪声，突出静脉部分。由于静脉本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法，其特征是，步骤如下：步骤1提取手指折痕信息：采集装置采集同一时刻同一根手指的手指折痕图像和手指静脉图像，保证其具有一一对应的关系定位手指静脉图像中的目标区域；步骤2提取手指静脉图像感兴趣区域：将静脉图像二值化，通过Canny算子获取手指精确轮廓图，二值图与轮廓图做代数减法运算，分离手指区域和背景区域，求取其最大连通域，进而获取手指区域，即手指掩膜图像，掩膜图像与静脉图像做代数乘法运算即获得感兴趣区域ROI的手指静脉图像；步骤3利用手指轮廓进行平面旋转角度校准：采用最小二乘直线拟合方法校准手指轮廓位置；步骤4手指静脉图像增强：采用模块化自适应直方...

【技术特征摘要】
1.一种基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法，其特征是，步骤如下：步骤1提取手指折痕信息：采集装置采集同一时刻同一根手指的手指折痕图像和手指静脉图像，保证其具有一一对应的关系定位手指静脉图像中的目标区域；步骤2提取手指静脉图像感兴趣区域：将静脉图像二值化，通过Canny算子获取手指精确轮廓图，二值图与轮廓图做代数减法运算，分离手指区域和背景区域，求取其最大连通域，进而获取手指区域，即手指掩膜图像，掩膜图像与静脉图像做代数乘法运算即获得感兴趣区域ROI的手指静脉图像；步骤3利用手指轮廓进行平面旋转角度校准：采用最小二乘直线拟合方法校准手指轮廓位置；步骤4手指静脉图像增强：采用模块化自适应直方图均衡化算法对图像进行增强，综合考虑了运算速度和图像质量，在减少时间消耗的同时有效抑制图像噪声，增强图像对比度；步骤5手指静脉纹路——骨架特征提取：在提取静脉纹路特征时，首先使用多尺度的Gabor滤波器削弱静脉周围的噪声点，进而采用自适应阈值分割算法提取出完整的静脉纹路结构，最后采用形态学方法进一步过滤纹路图像中遗留的噪声点并填补空洞；在提取静脉骨架特征时，采用形态学法和最大曲率法相融合的静脉骨架提取算法。2.如权利要求1所述的基于手指折痕的手指静脉图像特征的提取方法，其特征是，一个实例中具体步骤如下：步骤1提取手指折痕信息：采用动态阈值分割法获取手指折痕二值图像，凸显手指轮廓及折痕信息，采用边缘检测去除手指轮廓，仅保留手指折痕，利用获取的手指折痕信息，定位手指静脉目标区域的位置，去除图像两端高噪声、低信息量的部分；步骤2提取手指静脉图像感兴趣区域：(1)手指静脉图像二值化：手指静脉图像中研究对象手指和其周围背景的灰度值有明显差异，因而采用Otsu算法自动获取阈值对图像进行二值化，从而粗略地得到手指的位置和大体形状；(2)Canny算子提取手指边缘：用Canny算子对手指静脉图像进行边缘检测，所用的高、低阈值分别为50和10，得到手指的精确轮廓图；(3)差值图像：手指静脉二值图像减去轮廓图像，彻底分开手指区域和背景；(4)获得掩模图像：对(3)结果求各个连通域的面积，保留最大的连通域部分，去除其他部分信息，从而得到手指的区域，即手指掩模图像；(5)获取感兴趣区域(ROI)的手指静脉图像：利用(4)得到的掩模图像与手指静脉图像相乘，从而得到后续图像处理的研究对象；步骤3利用手指轮廓进行平面旋转角度校准：采用最小二乘法对手指的轮廓图进行直线拟合，拟合直线即代...

【专利技术属性】
技术研发人员：路志英，张建峰，李敏，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12