【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法
本专利技术涉及手指静脉生物识别的领域，尤其是指一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法。
技术介绍
手指静脉识别是基于人的手指静脉特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。手指静脉识别的特征来自于手指静脉血管中流动血液的血红蛋白，具有隐秘性和活体性，通过基于近红外光采集的设备获取手指静脉的图像，其中静脉区域体现为图像上的颜色更深的纹路，即设备采集到的静脉血管区域。而受限于采集设备的质量以及环境因素如背景光照，环境温度导致手指毛细血管收缩对图像的影响等。导致采集到的手指静脉图像中，静脉区域信息不明显，掩盖在手指部分区域的背景信息中，导致后续算法无法有效地提取到有用的特征信息，影响后续识别算法的效果。因此一个优秀的手指静脉图像增强方法是手指静脉图像生物特征识别领域一个必须解决的一个问题。本方法旨在专利技术一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，该方法对近红外光设备采集到的手指静脉感兴趣区域图像进行两次噪声滤波，滤除原始的手指静脉感兴趣区域图像上的噪声；通过同态滤波增强图像对比度，减弱背...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取原始采集手指静脉感兴趣区域图片；/n2)利用均值滤波和中值滤波滤除图像噪声，得到去除噪声后的图像；/n3)利用同态滤波增强去除噪声后的图像的对比度，得到对比度增强后的图像；/n4)利用方向纹理滤波增强对比度增强后的图像的纹理细节，得到纹理增强后的图像；/n5)利用伽马校正拉伸图像的灰度分布，增强滤波后的图像纹理区分度，以进一步增强滤波后的纹理像素值，完成手指静脉图像增强。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取原始采集手指静脉感兴趣区域图片；
2)利用均值滤波和中值滤波滤除图像噪声，得到去除噪声后的图像；
3)利用同态滤波增强去除噪声后的图像的对比度，得到对比度增强后的图像；
4)利用方向纹理滤波增强对比度增强后的图像的纹理细节，得到纹理增强后的图像；
5)利用伽马校正拉伸图像的灰度分布，增强滤波后的图像纹理区分度，以进一步增强滤波后的纹理像素值，完成手指静脉图像增强。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，其特征在于：在步骤1)中，为了不引入冗余信息，使用的原始采集手指静脉感兴趣区域图片为不含有手指边缘的手指静脉感兴趣区域图片，确保不引入边缘信息的干扰。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，其特征在于：在步骤2)中，对原始采集手指静脉感兴趣区域图片使用均值滤波和中值滤波进行椒盐噪声、指纹脏污和高斯噪声的滤除，具体如下：
通过非线性滤波器、中值滤波器对图像进行滤波，去除原始采集手指静脉感兴趣区域图片上的椒盐噪声；
通过线性滤波器、均值滤波器对图像进行滤波，去除原始采集手指静脉感兴趣区域图片上的指纹脏污区域及高斯噪声。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的手指静脉图像增强方法，其特征在于：在步骤3)中，使用同态滤波增强图像的对比度，增强图像细节信息，即增强静脉纹路与非静脉纹路的区分度，包括以下步骤：
3.1)计算模糊图像
I(i,j)＝L(i,j)R(i,j)
其中，I(i,j)代表采集到的带有乘性环境光照影响的图像，L(i,j)代表背景环境光照分量，R(i,j)代表物体本身图像信息，i代表横坐标，j代表纵坐标；为了估计背景光照分量，使用高斯模糊后的图像作为L(i,j)；
使用的高斯滤波核为
其中，i为滤波核的横坐标，j为滤波核的纵坐标，k为滤波核大小因子，滤波核模板大小为(2k+...
【专利技术属性】
技术研发人员：田联房，邝东海，杜启亮，黎春翔，
申请(专利权)人：华南理工大学，华南理工大学珠海现代产业创新研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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