[發明專利]基于校正手掌方向的掌紋感興趣區域快速提取方法

有效

• 申請號: 201510229686.6
• 申請日: 2015-05-07
• 公開（公告）號: CN104809446B
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 龐遼軍;王世東;趙偉強;曹凱;田捷
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06T7/60
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 王品華,朱紅星

技術領域

本發明屬于數字圖像處理技術領域，特別涉及一種手掌感興趣區域的提取方法，可用于無接觸掌紋識別系統的預處理。

背景技術

隨著科學技術的飛速發展，生物特征識別行業也日趨成熟，例如指紋識別、人臉識別、虹膜識別等技術已大量應用到人們的日常生活當中，而掌紋識別的研究歷史相對較短，但是由于掌紋擁有著相當多的特征信息和提取方便等優點，越來越多的研究工作者投入到了掌紋識別的領域。

掌紋感興趣區域ROI即手掌的中部區域的提取是掌紋識別的重要環節和熱點問題。提取的ROI將應用到后續的特征提取和匹配過程中，所以ROI提取的質量和速度對整個掌紋識別系統的性能影響很大。現有的ROI提取方法一般都是直接根據手掌輪廓的特征提取谷點后定位ROI的。下面簡單介紹三種提取ROI的經典方法：

1.基于圓盤算法的手掌ROI提取方法：該方法通過計算以輪廓為中心的圓盤內目標及背景所占面積大小來提取角點。在手掌圖像上，圓盤法可用來尋找指根的谷點，并把這些點作為定位的基準點，進而提取手掌的ROI。

2.基于曲率算法的手掌ROI提取方法：該方法是在提取掌紋圖像的輪廓線后計算手掌輪廓上各點曲率，手掌輪廓中曲率變化最大的點即指根點和指尖點，然后確定指根點，截取固定大小的矩形作為ROI。

3.基于內切圓算法直接提取ROI：這種方法是研究較普遍的一種算法，該算法的思想是直接在手掌內搜索與手掌兩側邊緣相切的最大內切圓作為ROI。

上述經典算法雖說可以檢測手掌谷點的位置，但存在以下缺陷：

1.魯棒性不好

在掌紋圖像中手指邊緣不規則或佩戴飾品，可能會出現手掌輪廓有較大毛刺的現象，此時無論是在像素處求曲率還是對這部分應用求圓形面積都可能導致出現谷點誤判的情況。

2.計算量大，速度較慢

上述前兩種方法都是對手掌輪廓進行逐像素求圓面積比例或進行曲率的運算，因而計算量是非常大的；第三種算法提出的搜索整幅手掌最大內切圓算法同樣相當耗時。

3.對手掌的拍攝角度限制較高

上述的方法用到的手掌圖像都是采用的固定角度拍攝的圖像，對于任意角度拍攝的手掌圖像上述方法均難以準確提取手掌ROI。

發明內容

本發明的目的在于針對上述已有技術的不足，提出一種基于校正手掌方向的掌紋感興趣區域快速提取方法，以減小計算量，提高運算速度和魯棒性，實現對任意方向拍攝手掌圖像感興趣區域的準確提取。

本發明的主要方案是：通過確定手掌內過手掌重心的最長直線的方向，將手掌旋轉至豎直方向，利用基于坐標位置和手掌輪廓去除的方法提取谷點，依據谷點位置校正豎直方向的手掌圖像，并根據校正后的手掌圖像的谷點位置信息提取手掌感興趣區域。其實現步驟包括如下：

(1)輸入大小為M×N的手掌圖像I(x,y)，其中M表示手掌圖像I(x,y)的高度，N表示手掌圖像I(x,y)的寬度，(x,y)表示手掌圖像的坐標點；

(2)對輸入手掌圖像I(x,y)進行閾值分割，得到手掌的二值圖像I_B(x,y)，并將該手掌的二值圖像I_B(x,y)轉換為距離圖像D(x,y)，對距離圖像D(x,y)進行閾值分割，得到掌心區域二值圖像C(x,y)，求取掌心區域二值圖像C(x,y)的重心坐標并將其定義為手掌的重心坐標；

(3)建立大小為M×N的空白圖像，以手掌的重心坐標為圓心，豎直方向為基準逆時針在0-180度的范圍內等角度做180條直線，其中豎直方向的直線角度為0度，每兩條相鄰的直線的夾角為1度；

(4)在手掌的二值圖像I_B(x,y)找到(3)中180條直線的位置，分別計算并記錄手掌的二值圖像I_B(x,y)在每條直線位置上像素值的總和：

(4a)構造180個大小為M×N的圖像，并且將圖像中全部像素賦值為0。然后將(3)中得到的過手掌中心的180條線按和(3)中相同的位置分別放入這180個圖像中并把直線所在位置的像素值賦為1，得到180個由0和1構成的線模板圖像L；

(4b)將得到的180個線模板圖像L分別與手掌的二值圖像I_B(x,y)進行與操作得到180個線段圖像LM，計算每個線段圖像LM中像素值的總和；