一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法技术

本发明专利技术提供了一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，首先读取三维指部网络模型顶点信息，然后获取顶点拍摄摄像机，接着将三维顶点坐标映射至二维的图像平面的二维像素坐标上，然后利用双线性插值求得二维像素坐标对应的皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值，最后将皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值与三维顶点一一对应写回到无纹理的三维指部网络模型中，得到带有多光谱纹理信息的三维指部生物特征模型。该方法过程清晰，处理效率高，重建出的手指模型带有丰富的纹理，效果理想，贴合实际的人体手指。

【技术实现步骤摘要】
一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法
本专利技术涉及三维纹理映射
，更具体地说，涉及一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法。
技术介绍
随着科学的发展，人们对于自我财产和信息的保护意识更为强烈，需要进行身份认证的场合也越来越多。生物特征识别作为一种身份识别技术已经应用得十分广泛，其中基于指部的身份认证方式有其独特的优势。如今传统的指部识别方法一般是通过单目相机拍摄出二维图像(比如指纹)，然后在此基础上用一系列方法进行处理得到识别结果。然而这种技术方案存在一定的不足，首先是单一相机获取的指部图像信息有限，其次，传统指纹识别方法受手指姿态和位置的影响较大，并存在容易被伪造等缺陷，不利于指部识别精度的提高。针对这些问题，三维指部特征具有更丰富的纹理信息，其包含了所有的手指纹理特征和手指几何特征，对手指姿态更加鲁棒，因此备受学术界和工业界的关注。因此，需要解决针对三维指部生物特征模型的纹理映射问题，特别是同时具备手指表面皮肤纹理和手指内部静脉纹理情况下的多光谱纹理同步映射技术。
技术实现思路
为克服现有技术中的缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法；该方法过程清晰，处理效率高，重建出的模型带有丰富的纹理，效果理想，贴合实际的人体手指，能够较少丢失手指特征信息，对于指部识别精度的提高有着很大的作用。为了达到上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：包括如下步骤：S1步，读取三维指部网络模型；获取三维指部网络模型中所有顶点的坐标集合{Vi＝(xi，yi，zi|i∈[1，n])}，其中(xi，yi，zi)为顶点Vi在三维世界坐标系下的坐标，n为顶点的数量；求解出所有顶点坐标值的平均值，并定为中心点O(x，y，z)；S2步，利用摄像机坐标系和世界坐标系的转换关系，求出各个摄像机Aj在世界坐标系下的坐标，其中j＝1，2，...，m，m为摄像机数量，m＞3；S3步，选取其中任意三个摄像机的坐标系原点组建出三维基准平面a，利用选取的三个摄像机的原点坐标值求出三维基准平面a的三维基准平面方程ax+by+cz+d＝0；S4步，将S1步得到的坐标集合{Vi＝(xi，yi，zi|i∈[1，n])}中，各个顶点Vi分类为位于单一摄像机视角内的顶点和位于两个摄像机重叠视角内的顶点，并保存各个顶点Vi对应的拍摄摄像机；S5步，对位于单一摄像机视角内的顶点Vi，计算顶点Vi在拍摄摄像机所拍摄的图片中的二维像素坐标(u，v)；对位于两个摄像机重叠视角内的顶点Vi，分别计算顶点Vi在两个拍摄摄像机所拍摄的图片中的二维像素坐标(u，v)；S6步，对位于单一摄像机视角内的顶点Vi，获取对应拍摄摄像机的二维皮肤图片和二维静脉图片的像素信息，并分别保存到二维像素矩阵Iskin和Ivein；根据顶点Vi的二维像素坐标(u，v)，通过二维像素矩阵Iskin获取顶点Vi在二维皮肤图片对应的皮肤纹理灰度值grayskin，通过二维像素矩阵Ivein获取顶点Vi在二维静脉图片对应的静脉纹理灰度值grayvein；对位于两个摄像机重叠视角内的顶点Vi，获取对应的两个拍摄摄像机的二维皮肤图片和二维静脉图片的像素信息，并将两个拍摄摄像机的二维皮肤图片的像素信息分别保存到两个二维像素矩阵Iskin，将两个拍摄摄像机的二维静脉图片的像素信息分别保存到两个二维像素矩阵Ivein；根据顶点Vi的二维像素坐标(u，v)，通过两个二维像素矩阵Iskin获取顶点Vi在两个拍摄摄像机的二维皮肤图片对应的两个皮肤纹理灰度值grayskin，通过两个二维像素矩阵Ivein获取顶点Vi在两个拍摄摄像机的二维静脉图片对应的两个静脉纹理灰度值grayvein；将两个皮肤纹理灰度值grayskin整合为最终的皮肤纹理灰度值grayskin；将两个静脉纹理灰度值grayvein整合为最终的静脉纹理灰度值grayvein；S7步，根据顶点Vi的坐标(xi，yi，zi)，将对应的皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein写入到无纹理的三维指部网络模型的顶点上，得到带有多光谱纹理信息的三维指部生物特征模型，完成纹理映射过程。优选地，所述S1步中，中心点O(x，y，z)坐标的求解方法为：优选地，所述S2步中，摄像机坐标系和世界坐标系的转换关系为：其中，为选取任一点在摄像机坐标系下的坐标，(Xw，Yw，Zw，1)为世界坐标系下的任意一点的齐次坐标系下的坐标，(Xc，Yc，Zc，1)为该点在摄像机坐标系下的齐次坐标，R为3x3坐标系间的旋转矩阵，t为坐标系间的三维平移向量为选取点在世界坐标系下的坐标。优选地，所述S3步，三维基准平面方程的求解方法为：选取的三个摄像机坐标系原点的世界坐标分别为(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，(x3，y3，z3),则平面方程参数[a，b，c，d]的求解公式为：优选地，所述S4步中，将各个顶点Vi分类的方法为：包括如下步骤：S41步，将顶点Vi投影到三维基准平面ɑ得到Vi′，将S1步所述的中心点O(x，y，z)投影到三维基准平面ɑ得到O'；将各个摄像机Aj的中点分别投影到三维基准平面ɑ得到Aj′；S42步，依次计算向量与向量之间的夹角；S43步，若S42步计算所得的夹角中的最小值小于20°，则将该顶点Vi分类为位于单一摄像机视角内的顶点，并将夹角最小值对应的摄像机设定为拍摄摄像机；若S42步计算所得的夹角中的最小值大于或等于20°，则该顶点Vi分类为位于两个摄像机重叠视角内的顶点，并将夹角最小两个值对应的两个摄像机设定为拍摄摄像机。优选地，所述S5步中，二维像素坐标(u，v)的计算方法为：其中[u，v]T为图像坐标系下二维坐标值，齐次坐标为[u，v，1]T；[Xw，Yw，Zw]T为顶点的世界坐标系下三维点坐标，齐次坐标为[Xw，Yw，Zw，1]T；ZC为世界坐标系到图像坐标系的尺度因子；M1为摄像机内参矩阵；M2为摄像机的外参矩阵。优选地，所述S6步中，皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein的获取方法是：判断顶点Vi对应的二维像素坐标(u，v)中，u和v是否为整数：若u和v均为整数，则直接在二维像素矩阵Iskin和Ivein提取皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein：grayskin＝Iskin[v-1][u-1]grayvein＝Ivein[v-1][u-1]若u和v中有一项或两项为非整数时，则将二维像素坐标(u，v)的相邻像素点灰度值来插值计算得到皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein。优选地，若u和v中有一项或两项为非整数，则皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein分如下三种情况计算：当u为整本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1步，读取三维指部网络模型；获取三维指部网络模型中所有顶点的坐标集合{V

【技术特征摘要】
1.一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1步，读取三维指部网络模型；获取三维指部网络模型中所有顶点的坐标集合{Vi＝(xi，yi，zi|i∈[1，n])}，其中(xi，yi，zi)为顶点Vi在三维世界坐标系下的坐标，n为顶点的数量；求解出所有顶点坐标值的平均值，并定为中心点O(x，y，z)；
S2步，利用摄像机坐标系和世界坐标系的转换关系，求出各个摄像机Aj在世界坐标系下的坐标，其中j＝1，2，...，m，m为摄像机数量，m＞3；
S3步，选取其中任意三个摄像机的坐标系原点组建出三维基准平面a，利用选取的三个摄像机的原点坐标值求出三维基准平面a的三维基准平面方程ax+by+cz+d＝0；
S4步，将S1步得到的坐标集合{Vi＝(xi，yi，zi|i∈[1，n])}中，各个顶点Vi分类为位于单一摄像机视角内的顶点和位于两个摄像机重叠视角内的顶点，并保存各个顶点Vi对应的拍摄摄像机；
S5步，对位于单一摄像机视角内的顶点Vi，计算顶点Vi在拍摄摄像机所拍摄的图片中的二维像素坐标(u，v)；
对位于两个摄像机重叠视角内的顶点Vi，分别计算顶点Vi在两个拍摄摄像机所拍摄的图片中的二维像素坐标(u，v)；
S6步，对位于单一摄像机视角内的顶点Vi，获取对应拍摄摄像机的二维皮肤图片和二维静脉图片的像素信息，并分别保存到二维像素矩阵Iskin和Ivein；根据顶点Vi的二维像素坐标(u，v)，通过二维像素矩阵Iskin获取顶点Vi在二维皮肤图片对应的皮肤纹理灰度值grayskin，通过二维像素矩阵Ivein获取顶点Vi在二维静脉图片对应的静脉纹理灰度值grayvein；
对位于两个摄像机重叠视角内的顶点Vi，获取对应的两个拍摄摄像机的二维皮肤图片和二维静脉图片的像素信息，并将两个拍摄摄像机的二维皮肤图片的像素信息分别保存到两个二维像素矩阵Iskin，将两个拍摄摄像机的二维静脉图片的像素信息分别保存到两个二维像素矩阵Ivein；根据顶点Vi的二维像素坐标(u，v)，通过两个二维像素矩阵Iskin获取顶点Vi在两个拍摄摄像机的二维皮肤图片对应的两个皮肤纹理灰度值grayskin，通过两个二维像素矩阵Ivein获取顶点Vi在两个拍摄摄像机的二维静脉图片对应的两个静脉纹理灰度值grayvein；将两个皮肤纹理灰度值grayskin整合为最终的皮肤纹理灰度值grayskin；将两个静脉纹理灰度值grayvein整合为最终的静脉纹理灰度值grayvein；
S7步，根据顶点Vi的坐标(xi，yi，zi)，将对应的皮肤纹理灰度值grayskin和静脉纹理灰度值grayvein写入到无纹理的三维指部网络模型的顶点上，得到带有多光谱纹理信息的三维指部生物特征模型，完成纹理映射过程。


2.根据权利要求1所述的三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：所述S1步中，中心点O(x，y，z)坐标的求解方法为：





3.根据权利要求1所述的三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：所述S2步中，摄像机坐标系和世界坐标系的转换关系为：



其中，为选取任一点在摄像机坐标系下的坐标，(Xw，Yw，Zw，1)为世界坐标系下的任意一点的齐次坐标系下的坐标，(Xc，Yc，Zc，1)为该点在摄像机坐标系下的齐次坐标，R为3x3坐标系间的旋转矩阵，t为坐标系间的三维平移向量为选取点在世界坐标系下的坐标。


4.根据权利要求1所述的三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，其特征在于：所述S3步，三维基准平面方程的求解方法为：选取的三个摄像机坐标系原点的世界坐标分别为(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，(x3，y3，z3)，则平面方程参数[a，b，c，d]的求解公式为：





5.根据权利要求1所述的三维指部生物特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨伟力，王林丰，康文雄，邓飞其，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44