【技术实现步骤摘要】
一种静脉图像二值化方法
[0001]本专利技术涉及生物识别
,特别是涉及一种静脉图像二值化方法
。
技术介绍
[0002]在通过静脉图像进行身份认证时,需要对静脉图像进行二值化分割,现有的静脉图像二值化方法如 OSTU
,主要是根据直方图进行阈值分类
。
但在采集掌静脉图像时,因其为非接触采集方式,手掌放置具有任意性,采集的掌静脉图像中有可能包含复杂背景;且处于室外环境时,受到光照不均匀的影响,每个物体对光线的反射程度不同,反映到采集的静脉图像上就会呈现出有多个不同的灰度等级且呈现类似同心圆的分布,中间亮四周暗,最终导致室外复杂环境下采集的掌静脉图像二值化分割效果不理想
。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的是提供一种静脉图像二值化方法,以解决室外复杂环境下采集的掌静脉图像二值化分割效果不理想的问题
。
[0004]为实现上述目的,本专利技术提供了如下方案:本专利技术涉及一种静脉图像二值化方法,其包括以下步骤:步骤
1.
获取掌静脉图像的灰度范围,并根据所述灰度范围将掌静脉图像划分为第一灰度等级区域
、
第二灰度等级区域
、
第三灰度等级区域
、
第四灰度等级区域;步骤
2.
依次获取每个灰度等级区域的连通域,计算每个连通域的重心点,并根据连通域的重心点判断所述连通域是否需要进行融合矫正;步骤
3.
依次对每个灰度等级区域的连通域进行
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种静脉图像二值化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤
1.
获取掌静脉图像的灰度范围,并根据所述灰度范围将掌静脉图像划分为第一灰度等级区域
、
第二灰度等级区域
、
第三灰度等级区域
、
第四灰度等级区域;步骤
2.
依次获取每个灰度等级区域的连通域,计算每个连通域的重心点,并根据连通域的重心点判断所述连通域是否需要进行融合矫正;步骤
3.
依次对每个灰度等级区域的连通域进行检测,确定包含手掌的连通域,并将包含手掌的连通域所在的灰度等级区域的最小灰度值作为掌静脉图像的二值化分割阈值
。2.
根据权利要求1所述的静脉图像二值化方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:步骤
1.1.
获取掌静脉图像的灰度范围,即获取掌静脉图像的最大灰度值
maxV
和最小灰度值
minV
;步骤
1.2.
计算灰度等级的宽度
range
,计算公式为:
range=int((maxV
‑
minV)/4)
;步骤
1.3.
根据灰度等级的宽度
range
将掌静脉图像划分为第一灰度等级区域
、
第二灰度等级区域
、
第三灰度等级区域和第四灰度等级区域
。3.
根据权利要求2所述的静脉图像二值化方法,其特征在于,所述第一灰度等级区域的灰度区间为
[minV,minV+range)
,第二灰度等级区域的灰度区间为
[minV+range,minV+range*2)
,第三灰度等级区域的灰度区间为
[minV+range*2,minV+range*3)
,第四灰度等级区域的灰度区间为
[minV+range*3,maxV]。4.
根据权利要求1所述的静脉图像二值化方法,其特征在于,在进行步骤2之前,剔除第一灰度等级区域
。5.
根据权利要求4所述的静脉图像二值化方法,其特征在于,所述步骤2具体包括:步骤
2.1.
获取第四灰度等级区域的所有连通域,并依次计算每个连通域的重心点;步骤
2.2.
获取第三灰度等级区域的所有连通域...
【专利技术属性】
技术研发人员:李学双,林莉莉,赵国栋,
申请(专利权)人:江苏圣点世纪科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。