[發(fā)明專利]一種多光譜掌紋精細紋路提取識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410021453.2
• 申請日: 2014-01-17
• 公開（公告）號: CN103942553B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發(fā)明（設計）人: 康冰;魏祺韡;劉富;劉云;高雷;趙超亞;韻卓;王志濤;李溫溫
• 申請（專利權(quán)）人: 吉林大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司22100
• 代理人: 白冬冬

1.一種多光譜掌紋精細紋路提取識別方法，其特征在于：

a、多光譜圖像采集：

針對手掌的相同區(qū)域，每個光譜下采集一幅掌紋圖像；得到多光譜圖像????????????????????????????????????????????????，，，…，，其中A、B、C、……、N為1、2、3、……、N個不同光譜下的圖像；

b、單光譜圖像精細紋路特征提取：

首先，對某光譜下的圖像進行三層方向變換冗余的Contourlet變換分解，其中，得到十五幅子帶圖像，其中，表示某光譜圖像經(jīng)分解后的最低頻子帶系數(shù)，和分別表示第一層分解出的“水平”方向高頻子帶系數(shù)和?“垂直”方向高頻子帶系數(shù)，表示第二、三層分解出的所有高頻子帶系數(shù)；其次，計算系數(shù)矩陣和?的絕對值矩陣，分別將兩個絕對值矩陣中各個元素從大到小排列，取出中間的元素的值分別記和；然后，遍歷系數(shù)矩陣的各個元素，當元素值大于等于時，說明此為強邊緣系數(shù)，則保留元素的值，當元素值小于時，說明此為弱邊緣系數(shù)或者噪點，則將元素的值置0，進行消除,同理對系數(shù)矩陣進行處理；最后，把最低頻子帶系數(shù)和第二、三層分解出的所有高頻子帶系數(shù)均置0；

c、多光譜圖像精細紋路特征融合：

?將不同光譜下的待融合圖像、、、…經(jīng)步驟b處理后，把各自第一層“水平”方向高頻子帶系數(shù)、、…、相融合，各自第一層“垂直”方向高頻子帶系數(shù)、、…、相融合；第一層高頻系數(shù)融合采用系數(shù)絕對值選最大融合規(guī)則，即選取對應位置上系數(shù)的絕對值大的系數(shù)作為融合后的系數(shù)；第二、三層高頻系數(shù)融合和最低頻系數(shù)融合都采用系數(shù)疊加的融合規(guī)則，即選取對應位置上的系數(shù)加和值作為融合后的系數(shù)，這里融合后它們的系數(shù)均為0；將融合后的各層系數(shù)進行方向變換冗余Contourle逆變換；

d、形態(tài)學處理：

首先，二值化，方向變換冗余Contourle逆變換后圖像的每個像素值都是有正有負的系數(shù)，其中大于1的系數(shù)在圖像上顯示為白色，小于0的系數(shù)在圖像上顯示為黑色，系數(shù)值在0～1之間的系數(shù)在圖像上顯示為灰色，因此，將所有像素值小于0的像素的值置零，將所有像素值大于等于零的像素的值置1，得到二值化后的圖像；

然后，圖像取反，用1減去二值化的圖像,將圖像中黑色像素轉(zhuǎn)換成了白色，將圖像中白色像素轉(zhuǎn)換成了黑色，即得到反色后的圖像紋路為白色，其他為黑色；

最后，形態(tài)學膨脹、細化、膨脹處理，使用結(jié)構(gòu)元素‘disk’，半徑為1，對圖像進行膨脹，得到膨脹后的圖像；將膨脹后的圖像細化成單像素圖像；由于單像素圖像在紋線交叉的地方可能出現(xiàn)空點，因此要再對其進行膨脹，膨脹的結(jié)構(gòu)元素是‘disk’，變徑為1，得到微膨脹后的圖像，中紋線的像素寬度在3個像素點左右；其中膨脹是指將圖像中的黑色區(qū)域變大，白色紋線變細；

e、十字形紋和米字形紋識別：

(1)搜索圖像中的白色像素點，當白色像素點m1八鄰域的點均為白色時，則此點是紋線的內(nèi)點，即為各紋線中心交叉點；

(2)根據(jù)十字紋的大小和形狀特點，建立“形狀矩陣”，其中正十字形狀矩陣為Ⅰ型，45°狀態(tài)的正十字矩陣為Ⅱ型；

(3)以m1為中心的區(qū)域內(nèi)的像素點值所成的矩陣設為M1，將M1分別和不同類型的“形狀矩陣”進行“與”運算，對得到的結(jié)果矩陣求矩陣的和值，將此和值作為“m1點是I/II型十字中心交叉點”的打分值；

(4)當打分值越接近“形狀矩陣”的和值時，表明以m1為中心的矩形區(qū)域內(nèi)的點的分布越接近“形狀矩陣”，反之，則和“形狀矩陣”的相似度越低；

(5)根據(jù)識別精度的要求設置閾值T，當打分值小于或等于T時，放棄此點，繼續(xù)搜索下一個白色像素點進行“形狀矩陣”對比；當打分值大于T時，表明此點m1是中心交叉點，且形狀同“形狀矩陣”，就表明此點是十字紋中心交叉點；當同一個像素點，既是“I型十字中心交叉點”，又是“II型十字中心交叉點”，則表明此點是“米字形紋中心交叉點”。

2.權(quán)利要求1所述多光譜掌紋精細紋路提取識別方法的圖像采集裝置，其特征在于：底座是由橫桿（3）和豎桿（21）構(gòu)成，在底座上安裝有立桿（1）；

在橫桿（3）上有橫滑槽（5），橫向電機（7）置于橫滑槽（5）內(nèi)，橫向電機（7）的軸連接有縱行絲杠（6），縱行絲杠（6）上通過螺紋連接有縱行支架（8）；

在豎桿（21）上有縱滑槽（11），縱向電機（12）置于縱滑槽（11）內(nèi)，縱向電機（12）的軸連接有橫行絲杠（9），橫行絲杠（9）上通過螺紋連接有橫行支架（10）；

橫行支架（10）固定安裝在縱行支架（8）上；

在橫行支架（10）上安裝有豎直銷（13），豎直銷（13）插接在置物平臺（2）上，置物平臺（2）放置在下拖桿（14）上，下拖桿（14）固定在立桿（1）上；

置物平臺（2）上安裝有提升支架（16），相機（15）置于提升支架（16）內(nèi)部；

環(huán)形蓋子（17）通過螺紋與鏡筒（19）相連接，不同波長的LED燈排布成均勻交錯的環(huán)形陣列固定在環(huán)形蓋子（17）蓋內(nèi)側(cè)面上，光源控制盒（4）固定在環(huán)形蓋子（17）的外側(cè)面上，光源控制盒（4）內(nèi)裝有給LED燈供電的電池和控制光源切換的開關(guān)，環(huán)形蓋子（17）、鏡筒（19）和光源控制盒（4）組成的多光譜鏡筒搭載在提升支架（16）上，鏡筒（19）中心與相機（15）的鏡頭中心對準；

在立桿（1）上固定安裝有上拖桿（18），上拖桿（18）上放置有背景板（20）。