[發(fā)明專利]一種掌靜脈圖像紋理濾波增強方法

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• 申請日: 2017-11-15
• 公開（公告）號: CN107977935A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發(fā)明（設計）人: 曾新華;朱澤德;鄭守國;王春義;董文功;任建文;方靜靜;其他發(fā)明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 合肥中科奔巴科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/00
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙)33240
• 代理人: 王桂名

技術領域

本發(fā)明涉及人體生物特征識別技術領域，具體來說是一種掌靜脈圖像紋理濾波增強方法。

背景技術

近年來，生物特征識別技術一直受到廣泛關注，生物特征識別是指運用人體本身所獨有的生理特性和行為特征來進行人體身份鑒定。傳統(tǒng)的身份認證有鑰匙，集成電路卡和密碼等，現(xiàn)代生物特征識別有指紋識別、聲紋識別、臉部識別、步態(tài)識別、和虹膜識別等，現(xiàn)代生物特征識別相對于傳統(tǒng)身份識別具有不會丟失遺忘，防偽系數(shù)更高等特點，所以，現(xiàn)代生物特征識別在很多領域得到了廣泛的應用。

現(xiàn)代生物特征識別技術中的各個識別技術有著不同的優(yōu)缺點：指紋識別因其研究最早，技術相對成熟，目前占據(jù)市場較多，但指紋識別最大的缺點是可復制性高，容易被偽造，所以在安防等級要求高的場所不能被應用；聲紋識別成本較低，獲取語音信息簡單，但人的聲音具有易變性，很容易受到個人情緒，身體狀況的變化而改變，同時隨著年齡的增長，聲音特征也會變化，多人混合說話和環(huán)境噪音都會影響系統(tǒng)的識別性能，故阻礙著聲紋識別的發(fā)展與推進；虹膜識別準確率較高，但佩戴眼鏡和美瞳會對識別有一定影響，所以用戶體驗并不好；步態(tài)識別因采集較為繁瑣，所以并不能很好的占據(jù)市場。

掌紋掌靜脈識別技術是利用人掌紋特征和掌靜脈特征融合實現(xiàn)身份認證，掌紋具有終身不變性，同時掌靜脈是人體的內生理特征，不會磨損，認證需要活體認證，無法復制，故安全性較高，現(xiàn)有技術中掌靜脈的識別存在著以下缺陷：由于每個人的掌靜脈的粗細和位于皮下深度的多樣性，使得在短時間內采集到非常清晰理想的掌靜脈非常困難，現(xiàn)有技術采集到的掌靜脈所擁有特征信息少，而且現(xiàn)有的非接觸式掌靜脈圖像容易受到環(huán)境光噪聲干擾，導致穩(wěn)定的靜脈紋線提取困難，如何快速的對靜脈圖像紋理濾波進行增強已成為當前重要的課題之一。

發(fā)明內容

本發(fā)明所要解決的技術問題是為了克服現(xiàn)有的非接觸式掌靜脈圖像容易受到環(huán)境光噪聲干擾而導致穩(wěn)定的靜脈紋線提取困難的缺陷，而提供一種掌靜脈圖像紋理濾波增強方法。

本發(fā)明公開了一種掌靜脈圖像紋理濾波增強方法，具體步驟如下：

(1)、利用雙邊濾波思路，構建依賴于鄰域像素的值的濾波器組合：

(1.1)、構建濾波器如下所述：

其中

其中的c即為基于空間距離的高斯權重，而k_d(x)用來對結果進行單位化；

(1.2)、通過高斯濾波處理靜脈紋中不穩(wěn)定的細小紋理或者光線導致的噪聲，同時考慮了像素間的空間位置上的關系，濾波中對于邊緣的保持通過像素差值的強度來實現(xiàn)：

其中的s為基于像素間相似程度的高斯權重，k_r(x)為對結果單位化因子，對兩者進行結合即可以得到基于空間距離、相似程度綜合考量濾波器：

上式中的單位化分部k(x)綜合了兩種高斯權重于一起而得到，其中的c與s計描述如下：

d(ξ，x)＝d(ξ-x)＝||ξ-x||

σ(φ，f)＝σ(φ-f)＝||φ-f||

其中，利用上述濾波器構建區(qū)域上離散化濾波單元，通過滑動濾波窗口進行濾波處理；

(2)、通過Laplacian of Gaussian濾波器進行邊緣增強處理，為了加快運算過程，方法利用高斯差分來近似計算，以此對濾除雜波之后的結果圖進行邊緣增強處理，得到處理后的靜脈紋理圖；

(3)、根據(jù)Retinex理論繼續(xù)消除光照不均問題，構建理論方程：

I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)

I(x,y)代表被觀察或照相機接收到的圖像信號；L(x,y)代表環(huán)境光的照射分量；R(x,y)表示攜帶圖像細節(jié)信息的目標物體的反射分量，即為實際需要的剔除光照不均勻問題的完美圖片信息，為提取R(x,y)，對公式兩邊取對數(shù)，得到：

Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]；

此處以圖像中的灰度亮度值的高斯模糊值作為實際環(huán)境光照射分量，求得對數(shù)空間下的剔除環(huán)境光照不均勻干擾的靜脈圖；

進一步利用公式對對數(shù)空間中的像素進行重建，得到最終的增強后的靜脈紋線圖。

作為優(yōu)選，所述的步驟(1.2)中，通過滑動濾波窗口進行濾波處理的具體形式為

作為優(yōu)選，所述的步驟(2)中，所述的Laplacian of Gaussian濾波器的定義為：