[發明專利]一種自適應的OCT內外部指紋提取方法

在審

• 申請號: 201910088552.5
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109919022A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 梁榮華;于洋;周杰;何永紅;侯鴻川;陳朋;郭振華;王海霞;張怡龍;馮建江;劉樂
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學;清華大學;公安部第一研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T3/40;G06T5/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種自適應的OCT內外部指紋提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

1)對一組OCT圖像使用一階縱向差分提取特征點，并選擇每列差分值最大的多個點作為指尖結構的初始特征點集；然后進行連通域去噪；

2)應用改進層次聚類的自適應分類算法，將角質層特征點集從初始特征點集中分離出來；

3)通過自適應的深度位置去除乳頭層輪廓附近的偽特征點，得到準確的乳頭層特征點集；

4)得到的兩類特征點集經過三次樣條插值擬合與圖像拼接，最終得到基于OCT指紋數據的外部與內部指紋。

2.根據權利要求1所述的自適應的OCT內外部指紋提取方法，其特征在于，所述步驟1)包括如下步驟：

(11)用一階縱向差分I_y(x,y)來近似提取圖像I的特征點：

I_y(x,y)＝I(x+1,y)-I(x,y)

其中，(x,y)是像素坐標，I(x,y)表示位于坐標(x,y)的像素的灰度值，然后選取圖像每一列I_y(x,y)值最大的N＝10個點作為初始特征點集；

(12)在初始特征點集構成的圖像連通域中，將面積小于8的孤立區域認為是無效特征點，這些不屬于指紋提取的有用部分，應當被剔除。

3.根據權利要求1或2所述的自適應的OCT內外部指紋提取方法，其特征在于，所述步驟2)包括如下步驟：

(21)初始特征點集中分布在角質層和乳頭層上，通過改進層次聚類策略實現兩者的分離，首先將所有單獨的初始特征點視為獨立點集，計算所有點集之間的相似性度量，將加權的歐氏距離作為特征點集之間的相似性度量：

其中(x_A,y_A)與(x_B,y_B)分別表示點集A與點集B中距離最近的特征點對的坐標；α是縱向距離權重；

(22)找出相似性度量最小的點集A'與點集B'，并將其相似性度量D_A'B'與終止閾值T_s進行比較：當D_A'B'＜T_s時，將點集A'與點集B'合并生成新的點集；當點集間相似度D_A'B'＞T_s時，則停止聚類，終止閾值表示的是角質層特征點集之間允許的最大距離，設置終止閾值T_s＝10；

(23)重復步驟(21)，(22)，直到聚類停止，聚類的結果分為角質層特征點集P_SC和用于提取乳頭層特征點集的其他特征點集P'_PL，對角質層特征點集P_SC進行三次樣條插值擬合得到角質層輪廓L_SC。

4.根據權利要求1或2所述的自適應的OCT內外部指紋提取方法，其特征在于，所述步驟3)包括如下步驟：

(31)將點集P'_PL中滿足下述公式的所有點i定義為真皮層偽特征點并去除：

其中，y_i是點i的縱坐標，Q'為使用最小二乘法將點集P'_PL擬合得到的近似二次曲線，代表Q'在橫坐標x_i處所對應的值；距離閾值T_d與之間存在著正比例關系，其深度相關系數β₁＝0.4，表示的是角質層輪廓L_SC和近似二次曲線Q'之間的平均距離，

其中，m表示的是一幅OCT圖像的寬度，表示的是L_SC在橫坐標x_i處所對應的值，真皮層偽特征點去除后，保留下的則是乳頭層特征點集P_PL。

5.根據權利要求1或2所述的自適應的OCT內外部指紋提取方法，其特征在于，所述步驟4)包括如下步驟：

(41)使用三次樣條插值，將角質層特征點集P_SC和乳頭層特征點集P_PL分別擬合成光滑連續的角質層輪廓L_SC和乳頭層輪廓L_PL；

(42)角質層與乳頭層輪廓線分別按照圖像順序，由線成面地拼接成完整的指紋圖像，從而最終獲取到基于OCT系統的外部指紋和內部指紋。