[發明專利]Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法

有效

• 申請號: 201710586318.6
• 申請日: 2017-07-18
• 公開（公告）號: CN107506688B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 龐遼軍;王華;趙恒;肖凱;趙偉強;曹凱
• 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;G06K9/62
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪

本發明屬于數字圖像處理技術領域，公開了一種Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法，包括：輸入錄入掌紋ROI圖像和模板掌紋ROI圖像，并對這兩個圖像的進行MFRAT濾波處理；對濾波處理后的模板掌紋ROI圖像，運用Harris角點檢測算法提取出分布在掌紋主線、褶皺上的角點并在小塊區域內只保留一個角點；根據濾波后的模板掌紋ROI圖像上的角點，利用影像金字塔算法獲得分布在濾波后的錄入掌紋圖像上的角點；由已知的角點分布通過平均BLPOC算法得到最終的匹配分數；通過實驗設定固定閾值，如果匹配分數大于閾值則認為掌紋為真匹配，否則為假匹配。本發明能夠準確地進行掌紋圖像ROI匹配。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理技術領域，尤其涉及一種Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法。

背景技術

生物識別技術能很好的解決傳統的身份識別技術的缺點。掌紋識別技術由于其易采集性、設備造價低廉、可用信息豐富、匹配性能較好等優勢在生物特征識別技術中脫穎而出，具有非常廣闊的應用前景。目前，基于紋理的掌紋識別匹配方法具有較好的匹配性能；掌紋中含有豐富的紋理信息，如掌紋主線、褶皺、分叉等。基于紋理的掌紋識別方法其主要思路是對截取的掌紋ROI圖像進行方向編碼，以提取每一個像素點的最顯著的特征。在掌紋采集過程中，由于手掌的舒展程度、放置姿勢等，以及截取掌紋ROI圖像算法自身的局限性都會導致掌紋ROI圖像產生平移、旋轉、畸變等形變，從而降低算法的識別率。現有的解決方法是在匹配過程中對兩幅匹配圖像進行水平和垂直方向的平移后再進行匹配，取最高的匹配分數值作為兩幅圖像的匹配分數，該方法在矯正畸變區域像素點坐標的過程中，會對非畸變區域造成錯誤的匹配。同時，現有方法重復多次匹配取最高分數值的方法會產生大量的冗余匹配，極大影響整體效率。

綜上所述，現有技術存在的問題是：傳統的掌紋ROI圖像匹配存在容易產生錯誤匹配，算法效率較低。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法。

本發明是這樣實現的，一種Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法，所述Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法包括：輸入錄入掌紋ROI圖像和模板掌紋ROI圖像，并對兩個圖像的進行MFRAT濾波處理；對濾波處理后的模板掌紋ROI圖像，運用Harris角點檢測算法提取出分布在掌紋主線、褶皺上的角點并在小塊區域內只保留一個角點；根據濾波后的模板掌紋ROI圖像上的角點，利用影像金字塔算法獲得分布在濾波后的錄入掌紋圖像上的角點；由已知的角點分布通過平均BLPOC算法得到最終的匹配分數；通過設定固定閾值，如果匹配分數大于閾值則認為掌紋為真匹配，否則為假匹配。

進一步，所述Harris角點檢測影像金字塔掌紋ROI識別方法包括以下步驟：

(1)對模板掌紋ROI圖像R(x,y)進行MFRAT濾波處理得到模板信息圖R_M(m,n)，對錄入掌紋ROI圖像R'(x,y)進行MFRAT濾波處理得到錄入信息圖R'_M(m,n)；其中ROI圖像是截取掌紋中心區域的128×128像素的正方形區域，(x,y)表示模板掌紋ROI圖像R(x,y)與錄入掌紋ROI圖像R'(x,y)的像素點坐標，(m,n)表示模板信息圖R_M(m,n)和錄入信息圖R'_M(m,n)的像素點坐標；

(2)用基于選擇的Harris角點檢測算法對模板信息圖R_M(m,n)進行特異性處理，提取到一系列分布在掌紋主線、褶皺等主要特征上的角點，坐標值用P⁰表示；

(3)分別獲得模板信息圖R_M(m,n)的第l(l＝0,1,2)層模板壓縮圖和錄入信息圖R'_M(m,n)的第l(l＝0,1,2)層錄入壓縮圖