【技术实现步骤摘要】
基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法
[0001]本专利技术涉及生物识别领域,特别涉及掌静脉图像识别
,具体是指一种基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法。
技术介绍
[0002]由于人体的手掌静脉具有稳定性,唯一性的特点,其结构复杂很难被复制,而断落的手掌或尸体因血液停止流动也将不能通过认证,所以掌静脉可以作为活体识别的依据。
[0003]在掌静脉识别系统中,手掌的录入尤为重要,关系到识别精度,因此必须保证录入掌静脉时摄像装置拍到了完整的静脉信息。然而在现实生活中,总会发生由于用户在验证时手掌位置放置不规范导致拍摄的掌静脉信息图像不完整而不能完成认证的情况。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服了上述现有技术的缺点,提供了一种可以提高掌静脉识别精度,降低误识率的基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术的基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法如下:
[0006]该基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法,其主要特点是,所述的方法包括以下步骤:
[0007](1)掌静脉采集设备针对放置其上的使用者手掌分别拍摄第一波长光照射下的第一掌静脉识别图像、第二波长光照射下的第二掌静脉识别图像、第三波长光照射下的第三掌静脉识别图像和第四波长光照射下的第一掌静脉识别图像的第四掌静脉识别图像,其中所述的第一波长光的波长分别小于第二波长光的波长、第三波长光的波长 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法,其特征在于,所述的方法包括以下步骤:(1)掌静脉采集设备针对放置其上的使用者手掌分别拍摄第一波长光照射下的第一掌静脉识别图像、第二波长光照射下的第二掌静脉识别图像、第三波长光照射下的第三掌静脉识别图像和第四波长光照射下的第一掌静脉识别图像的第四掌静脉识别图像,其中所述的第一波长光的波长分别小于第二波长光的波长、第三波长光的波长和第四波长光的波长;(2)将所述的第一掌静脉识别图像、第二掌静脉识别图像、第三掌静脉识别图像和第四掌静脉识别图像进行高斯模糊处理分别对应得到第一高斯模糊处理图像、第二高斯模糊处理图像、第三高斯模糊处理图像和第四高斯模糊处理图像,用于减少图像噪声,降低图像细节层次;(3)将所得到的所述的第一高斯模糊处理图像、第二高斯模糊处理图像、第三高斯模糊处理图像和第四高斯模糊处理图像进行均衡化处理分别对应得到第一均衡化处理图像、第二均衡化处理图像、第三均衡化处理图像和第四均衡化处理图像,用于增加图像对比度;(4)计算得到第二波长光所对应的第一平均灰度系数、第三波长光所对应的第二平均灰度系数、第四波长光所对应的第三平均灰度系数,并将所得到的所述的第一均衡化处理图像的各个像素灰度值分别乘以所述的第一平均灰度系数、第二平均灰度系数和第三平均灰度系数,对应得到第一平均灰度系数图像、第二平均灰度系数图像和第三平均灰度系数图像;(5)将所得到的所述的第二均衡化处理图像与第一平均灰度系数图像进行像素值做差得到第一差值图像,所述的第三均衡化处理图像与第二平均灰度系数图像进行像素值做差得到第二差值图像,所述的第四均衡化处理图像与第三平均灰度系数图像进行像素值做差得到第三差值图像;(6)将所述的第一差值图像的各个像素灰度值、第二差值图像的各个像素灰度值和第三差值图像的各个像素灰度值分别乘以系统预设的相应的权重值分别对应得到第一权重差值图像、第二权重差值图像和第三权重差值图像;(7)将所述的第一权重差值图像的各个像素灰度值、第二权重差值图像的各个像素灰度值和第三权重差值图像的各个像素灰度值进行累加,拟合出完整的静脉图像。2.根据权利要求1所述的基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法,其特征在于,所述的步骤(2)中的对图像进行高斯模糊处理,具体为:根据以下公式进行图像处理:其中,x和y代表所处理图像中相对于原始中心点像素的偏移值;σ为高斯模糊处理图像的标准差,表示模糊的延伸距离;e为欧拉数;G(x,y)的结果表示在一个方向上以x、或者在两个方向上以(x,y)为中心的加权值。3.根据权利要求1所述的基于不同波长光照射条件下实现完整掌静脉图像获取的方法,其特征在于,所述的步骤(3)中的对图像进行均衡化处理,包括以下步骤:
(3.1)统计待处理图像各灰度级的像素数目N
i
,0≤i<L,L指待处理图像中所有的灰度级数;(3.2)根据以下公式计算所述的待处理图像中灰度值为i的像素的出现概率:P
x
(i)=P
x
(x=i)=N
i
/N;其中,N是待处理图像中所有的像素数,P
x
(i)实际上是像素值为i的待处理图像的直方图归一化到[0,1]区间范围内的概率值;(3.3)根据以下公式计算P
x
的累积分布函数,得到待处理图像的累计归一化直方图,具体为...
【专利技术属性】
技术研发人员:顾宇峰,刘羽鸿,周启增,陈彤,胡红雷,陈轶斌,
申请(专利权)人:上海掌腾信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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