近红外多光强手指静脉图像的获取和融合系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种近红外多光强手指静脉图像的获取和融合系统，包括近红外手指静脉图像的多光强采集终端和PC机图像处理终端；本发明专利技术使用多种光强的近红外光透射手指静脉造影成像，相对于多曝光图像的采集有较大改进，而本发明专利技术主动分析采集到的图像灰度分布后调整光源，光源的强度级数高，可实现非线性光强分布，可控性好，响应速度快，扩展了近红外光源的研制和应用方法，采集到近红外多光强手指静脉图像序列后，再进行像素级融合，最后的融合图像动态范围高，信噪比高，对比度和灰度均匀，提高了手指静脉图像的质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及个人身份认证和识别
，尤其涉及的是一种。
技术介绍
当前静脉识别技术是体内生物特征识别的前沿应用，与指纹识别技术相比，使用手指静脉特征进行个人身份识别有以下优点表皮下的体内特征，日常生活不会留下印迹，难以盗取和伪造；活体识别，只有静脉中有正常流动的血液，才能采集到静脉图像，不会被暴力窃取；非接触采集，无手指卫生和传感器污损问题，使用舒适；安全等级高，静脉纹路相似的概率远小于指纹。鉴于上述优点，手指静脉识别技术已应用于以下领域金融终端，2008年，日本已有80%的银行ATM机采用静脉识别的身份验证方式；计算机网络，日本富士通公司已推出基于手掌静脉的计算机登录终端设备；会馆场所门禁，在北京奥运赛中，女垒比赛场馆成功地应用了手背静脉门禁作为安保系统；交通设施和工具，新加坡地铁检票实现手指静脉认证，日本日立公司研制出嵌入静脉识别的车门和方向盘；智能楼宇系统，2008年11月，“指静脉识别考勤管理系统”在上海环球金融中心正式投入使用。但由于手指静脉藏匿于表皮下，现有的近红外透射手指进行静脉造影成像时，由于手指的生理组织不均匀和红外成像噪声较大，获取的单张手指静脉图像中存在着静脉纹路模糊、对比度低、灰度不均匀的问题，本专利技术在手指静脉研究中提出要结合自适应光照控制(硬件)和图像融合(软件)来提高采集到的手指静脉图像的质量。自适应的光照控制机理主要在于近红外光透射手指静脉造影成像时，可以根据手指的生理组织厚度分布来调节近红外光照强度，光强控制通过简单的图像灰度分析就可自适应的调整，通过该方法可以快速采集到多张光强较合适的手指静脉图像。图像融合机理在于利用近红外多光强手指静脉图像间的冗余信息，可将静脉纹路成像较好的部分融合到一张图像中，通过像素级融合可以提高手指静脉图像的动态范围，增强对比度，并均匀化灰度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足提供一种。本专利技术的技术方案如下一种近红外多光强手指静脉图像的获取和融合系统，包括近红外手指静脉图像的多光强采集终端和PC机图像处理终端；其中近红外手指静脉图像的多光强采集终端包括LED阵列光源、LED驱动、微控制器、近红外摄像头；所述LED阵列光源用于提供透射手指的近红外光线，LED驱动模块为LED阵列光源中的各个LED提供独立的恒流源驱动，微控制器模块用于控制LED驱动向LED阵列光源提供驱动信号，同时控制近红外摄像头捕获近红外光透射手指静脉造影的图像，微控制器模块还用于和PC机进行通信和图像数据交换；PC机图像处理终端用于对近红外手指静脉图像的多光强采集终端采集到的有效图像进行融合。一种近红外多光强手指静脉图像的获取和融合方法，包括多光强手指静脉图像采集步骤和手指静脉图像融合步骤；多光强手指静脉图像采集步骤包括:A1、LED驱动模块发送一组试探性的光强控制信号；A2、微控制器通过近红外摄像头获取此时静脉图像；A3、微控制器对该静脉图像进行图像质量分析，把图像按列的像素数平均分为若干个列块，计算出每个列块的平均灰度值，若平均灰度值不在合适的灰度值之内的列块的数量大于2，则视该图像为无效图像，需要修改相应的列块的光强控制信号；如果平均灰度值在合适的灰度值内的列块数量大于等于8，则视该图像为有效图像；A4、判断是否采集足够数量的有效图像，如果“否”，进入A5，如果”是”，进入A6 ;A5、LED驱动模块发出新的光强控制信号，重复步骤A2-A4，直到获取足够数量的有效图像；A6、 多光强手指静脉图像序列采集完成；手指静脉图像融合步骤包括B1、图像分块，将所述有效图像都进行分块，分块规则是按列宽像素数平均分为10个列块，并计算每个列块的平均灰度值；B2、图像列块质量判别，即对各个图像列块的成像质量进行判别；B3、权值分配并进行图像列块间的平滑，根据图像列块的成像质量判别，对各个部分的图像列块进行加权权重分配，得到各个图像列块的权值具体分配值；B4、图像列块融合，根据权值具体分配值，将各个图像列块进行加权融合；B5、融合效果判别；B6、融合结束。所述的方法，所述步骤B3具体执行以下步骤B31、假设有N张近红外多光强手指静脉图像，记为1> = 1，2，...，N)，将每张图像分成P个图像列块，那么就有N*P个图像列块，记做IiQ = 1，2，. . .，N*P)，每个图像列块的平均灰度记做Bi,在权值分配时该图像列块的信息权值系数Si由下式(I)计算Si (x, y) = exp (I)该式中(x，y)表示像素在图像中的行和列坐标，Ii(Bi)表示该图像列块的平均灰度值Bi在图5(c)曲线上的纵坐标值，α为平滑系数；Β32、进行图像列块间的平滑，按距离进行权值分配的空间平滑系数Gi,由下式(II)计算_6] Gi(x,y) = exp(II)在公式(II)中，σ是高斯函数的标准差，yi是第i张光照条件下被选取出得最佳图像列块的中心列坐标，如果有多个最佳图像列块，则选择距离当前像素块最近的最佳像素块的中心列坐标，如果该光照条件下的所有图像列块都不是最佳图像列块，那么yi取O ;由该公式可以确定多光强图像序列分块后每一个像素的空间平滑系数Gi ；B33、计算最终的联合权值分配系数，见公式(III)Wi (x, y) = Si (x, y)Gi(x, y) (III)在公式(III)中，Wi即为联合的权值分配系数，可以将该系数进行归一化，记为VV,-，即得到了各个图像列块的权值具体分配值。本专利技术提出的多光强近红外手指静脉图像采集的方法，对现有的单一光强的近红外光透射手指静脉造影成像方法进行了重大改进，提高了采集系统的自适应调整光强能力，可根据手指个体的生理差异，如手指厚度、皮肤粗糙度等动态的改变光源的光强，创新了手指静脉图像的获取方法，对其他人体体表的静脉图像的获取和增强有借鉴作用。本专利技术使用多种光强的近红外光透射手指静脉造影成像，相对于多曝光图像的采集有较大改进，而本专利技术主动分析采集到的图像灰度分布后调整光源，光源的强度级数高，可实现非线性光强分布，可控性好，响应速度快，扩展了近红外光源的研制和应用方法。本专利技术提出进行多光强的近红外手指静脉图像序列融合的可行方法，在像素级融合方面提出基于平均像素灰度分布的图像分块方法，在近红外图像的成像质量判别方面提出了基于光学传感器光照响应曲线的定量分析的方法，在融合权值分配时充分考虑成像质量好的图像列块的权重和相邻图像列块的过渡权重，融合出对比度高、灰度分布均匀、灰度分布平滑、信噪比高的手指静脉图像，扩展了多曝光图像的加权融合方法，在近红外手指静脉图像的采集和增强方面有所创新。附图说明 图I为多光强近红外手指静脉图像采集和融合的设计方案框图；图2为多光强手指静脉图像序列的采集；图3为第一次、第二次、第三次、第四次采集的手指静脉图像及其分块平均灰度，编号分别为(a)、(b)、(c)、(d)；图4为多光强手指静脉图像融合过程；图5为光学传感器的光照响应函数曲线f，编号为(a)，f的反函数曲线g，编号为03)，8的导数曲线11，编号为(C);图6为选取出的最佳图像列块；图7为图像列块按光照响应函数曲线对应的公式⑴分配权值；图8为图像列块和相同光照条件下最佳图像列块的距离进行分配权值；图9为由图7和图8综合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈刘奎，
申请(专利权)人：重庆科技学院，
类型：发明
国别省市：