[發明專利]一種新型的手指靜脈預處理方法及系統

在審

• 申請號: 201710656229.4
• 申請日: 2017-08-03
• 公開（公告）號: CN107563293A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 胡建國;王金鵬;王德明;丁顏玉
• 申請（專利權）人: 廣州智慧城市發展研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/56
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種新型的手指靜脈預處理方法及系統。

背景技術

生物特征識別是利用生物特征采集裝置和計算機技術，基于人體本身固有的生理特征或行為特征進行個人身份鑒別的手段。其中手指靜脈識別技術屬于基于生理特征的生物識別中重要的一員。醫學研究已證明每個人的手指靜脈紋路均不相同，且同一個人的不同手指也不相同。高安全與活體性使得指靜脈前景看好。2014年國家標準評審會把血管圖像數據正式納入生物特征識別數據交換格式地9部分。對我國指靜脈技術發展具有重大意義。

一個完整的指靜脈識別系統常包含圖像采集、圖像預處理、特征提取、特征匹配四部分。其中圖像預處理是重要的一環，預處理效果質量的高低直接決定了后面的實驗結果。北京大學黃、李等人提出了一種基于曲線探測器的指靜脈識別方案，其中預處理部分采用圖像歸一化，縮減了圖像尺寸使得運算速度更快，而后進行特征提取。然而他們的預處理只是進行簡單的圖像歸一化，完全不考慮采集圖像的前景區和背景區，只能適用與成像質量很好以及不包含噪聲的圖像。日本科學家Higashi等人提出了一種基于基于曲線追蹤的特征提取方法和在指靜脈識別中的應用，其中預處理部分為對圖像的位置和角度進行變換使得所有輸入圖像的位置和角度均相等，而后直接對輸入圖像進行曲線追蹤。預處理部分對圖像位置和角度進行變換使得所有輸入圖像具有相等的位置和角度，之后經過簡單歸一化以后直接進行特征提取，直接忽略了噪聲造成的影響，在不同數據集下，提取到的特征包含大量非指靜脈信息，且受光線、對比度影響嚴重。

現有的手指靜脈識別技術中的圖像預處理多為進行濾波、圖像預處理、圖像分割等，運算量巨大且常未能很好的提取出靜脈信息或特征。對于通過濾波實現對比度增強的，運算量巨大且對于較復雜的圖像常未能突出靜脈信息。在現有的的指靜脈預處理方案中，通常對指靜脈圖像進行歸一化、二值化、濾波、細化等方案，預處理過程復雜且不能較好的突出靜脈信息，缺乏普適性，通常只工作在特定的數據庫下，若更換采集設備則表現很差。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，本發明提供了一種新型的手指靜脈預處理方法及系統，可以得到特征鮮明的指靜脈圖像。

為了解決上述技術問題，本發明實施例一種新型的手指靜脈預處理方法，所述方法包括：

對原始圖像進行手指區域提取處理，獲取感興趣區域提取后圖像；

采用遺傳算法對所述感興趣區域提取后進行圖像增強處理，獲取增強圖像；

采用主成成分分析算法和Zero-phase Component Analysis白化算法對所述增強圖像進行數據降維與去冗余處理，獲取降維與白化處理后的矩陣圖像。

優選地，所述對原始圖像進行手指區域提取處理包括以下步驟：

1)采用rgb2gray對所述原始圖像進行灰度化處理，獲取灰度化后二維矩陣圖像，其中rgb2gray公式如下：

Gray＝0.3R+0.59G+0.11B

其中Gray表示灰色，R表示紅色，G表示綠色，B表示藍色；

2)采用sobel邊緣檢測算子對灰度化后二維矩陣圖像進行圖像邊緣提取處理，獲取0，1二值圖像；

3)采用二值矩陣輪廓提取方案對所述0，1二值圖像進行輪廓提取處理，獲取輪廓提取后0，1二值圖像；

4)對所述輪廓提取后0，1二值圖像進行去除分支處理，獲取去除分支后圖像；

5)對所述去除分支后圖像的殘缺手指邊緣進行手指脈絡延長處理，獲取脈絡延長后圖像，所述脈絡延長后圖像為感興趣區域提取后圖像。

優選地，所述采用二值矩陣輪廓提取方案對所述0，1二值圖像進行提取處理包括：

對所述0，1二值圖像從圖像左上角開始檢索，遇到為1的值，開始探測是否為連續曲線，若是連續曲線則記錄坐標在矩陣C，從而通過填充不連續曲線中的小部分空缺區域得到連續曲線，即手指邊緣輪廓，獲取包含兩行輪廓線的輪廓矩陣C，C表示如下：

C＝[C(1) C(2) … C(k) … C(N)]

其中每個輪廓線的格式表示如下：

C(k)＝[level1 x1 x2 x3 … numxy y1 y2 y3 …]

其中level1為亮度值等級，numxy為輪廓點個數，每一個(x,y)確定輪廓上的一點(x,y)，因此獲得輪廓提取后0，1二值圖像。

優選地，所述對所述0，1二值圖像進行去除分支處理包括：