[發明專利]掌紋圖像采集裝置及掌紋圖像定位與分割方法有效
| 申請號: | 201410179811.2 | 申請日: | 2014-04-30 |
| 公開(公告)號: | CN103955674B | 公開(公告)日: | 2017-05-10 |
| 發明(設計)人: | 汪軍;廖中原;區健強 | 申請(專利權)人: | 廣東瑞德智能科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 528300 廣東省佛*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 掌紋 圖像 采集 裝置 定位 分割 方法 | ||
技術領域
本發明涉及家電智能化安全領域,特別涉及一種快速的掌紋圖像定位與分割方法。
背景技術
隨著家電智能化程度的不斷提高,物聯網得到了快速的發展,而物聯網與互聯網的結合實現家電的遠程控制更是物聯網發展的趨勢,未來的物聯網將與人們的日常生活息息相關,因此,物聯網的安全性就顯得尤為重要,而物聯網的個人身份鑒別更是對物聯網安全使用的首要方面。
傳統的身份鑒別的方法包括兩類:即標志物法和知識法。標志物法是采用“只有我有”的物件表明自己的身份,如個人的印鑒、證件、信用卡、鑰匙等;而知識法則是采用“只有我知”的信息來表明自己的身份,如暗號、密碼等。標志物存在著攜帶不方便,容易被盜和丟失的弊端,而人們在使用密碼時,也被眾多的密碼所困擾,密碼過于復雜則容易忘記,但過于簡單又容易被竊取,可見,傳統的方法已經不能適應當今社會的需要,不能有效地保證身份鑒別的安全性。
掌紋識別是利用人的掌部紋理作為生物特征進行身份鑒別,掌紋主要特征明顯,可在低分辨率圖像中提取,不易受噪聲干擾,特征空間小,可實現快速檢索和匹配,并且其區域比較大,信息量豐富,所以少量的磨損和局部的變化幾乎不會對整體的識別效果產生很大的影響。但是由于掌紋面積較大,對掌紋圖像進行預處理所需計算量非常大。另外,由于掌紋圖像的復雜性,采集得到的細節特征點并不穩定,它可能隨采集條件的改變而改變。
發明內容
本發明的目的在于提供一種掌紋圖像采集裝置和一種快速的掌紋圖像定位與分割算法,減少掌紋圖像預處理所需的計算量,有效地提高其預處理的效率。
為了實現上述目的,本發明的技術方案為:
一種掌紋圖像采集裝置,包括圖像傳感器面板和存儲器,所述圖像傳感器面板上包括成像區、遮擋區;所述成像區用一虛線框標記,手掌只有落在該虛線框才能采集到圖像;所述遮擋區內有三個定位梢,第一定位稍用于使食指與中指隔開,第二定位稍用于使中指和無名指隔開,第三定位稍用于使無名指和小指隔開;所述圖像傳感器面板采集擺放在其上的手掌的灰度圖像存儲至所述存儲器中。
所述的三個定位稍使手掌的中心落在成像區域內,其余部分則不在成像區域,節約圖像的像素,并且使手指分開,突出指間的分叉點,這樣就使得采集到的掌紋圖像具有比較規范,有利于后續的處理,第二定位稍使得采集到的掌紋圖像在中指和無名指之間有一個梯形的標志物。
一種對所述的掌紋圖像采集裝置采集到的掌紋圖像進行定位與分割的方法,包括以下步驟:
S11:把手放在圖像傳感器面板上的成像區內,讓遮擋區的第一定位稍位于食指與中指之間,讓遮擋區的第二定位稍位于中指和無名指之間,讓遮擋區的第三定位稍位于無名指和小指之間,采集得到一個在中指和無名指之間有一個梯形的標志物的掌紋圖像;
S12:利用梯形標志物作為模板,采用圖像處理算法對掌紋圖像進行快速匹配,找出定位所需的局部圖像;
S13:算出局部圖像的最佳閾值,對局部圖像進行閾值化,轉換為二值圖像,再利用八鄰域邊緣跟蹤算法檢測出局部圖像的手掌輪廓線;
S14:提取手掌輪廓線上的兩個輪廓特征點;
S15:以兩個輪廓特征點的連線作Y軸,以該連線的中點為O,以其垂線為X軸,建立參考坐標系XOY,并在坐標系XOY內平行于Y軸一固定距離,取一個固定大小的正方形方塊,以此為模板,在原始掌紋圖像中相應位置分割出中心子圖;
S16:對中心子圖進行歸一化處理。
步驟S11中采用的圖像處理算法有SSDA、小波變換等算法。
步驟S12中計算局部圖像的最佳閾值的算法有自適應閾值、大津法等算法。
所述手掌輪廓線上的輪廓特征點在圖像采集時不受手掌的擺放狀態影響,只要確定特征點的位置,手掌輪廓線的相對位置就確定了,所述輪廓特征點定義為切點。
輪廓特征點是決定目標形狀的重要特征單元,具有平移不變性和旋轉不變性。掌紋輪廓線上的特征點對手掌的相對位置起關鍵性的作用,在圖像采集時不受手掌的擺放狀態影響,只要確定特征點的位置,紋線的相對位置就確定了。
本發明的有益技術效果有:
1、解決了因手掌的隨意放置和光照條件的不均勻導致采集的掌紋圖像難以進行后續處理的問題;
2、由裝置采集的掌紋圖像,具有規范的梯形參考圖像,將模板匹配限制在很小的局部圖像內,大大減少了預處理的計算量;
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