[發明專利]一種手指靜脈識別方法及系統

在審

• 申請號: 201910360334.2
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110163119A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 黃田野;張科定;程卓
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 孫麗麗

1.一種手指靜脈識別方法，其特征在于，包括：

S1、在原始圖像中確定手指區域的上下邊緣點集，細化邊緣到一個像素寬度，所述原始圖像中的手指區域水平放置；

S2、從細化后的邊緣點集中選取合適的點進行邊緣擴展，獲得真實邊緣點集；

S3、對手指旋轉進行矯正，并根據真實邊緣點集，將非手指區域灰度值置0；

S4、對經過S3處理的圖像進行裁剪，寬度選擇為原始圖像的0.73±5％倍，優選為0.73倍，上邊緣截取時選擇最下面的邊緣坐標、下邊緣截取時選擇最上面的邊緣坐標進行高度截取，得到靜脈感興趣區域ROI；

S5、對靜脈感興趣區域ROI進行直方圖均衡化和Gabor濾波，得到圖像增強后的靜脈感興趣區域ROI，待匹配使用；

S6、對預設的多個類別的多張靜脈圖像使用S1-S5的步驟處理提取靜脈感興趣區域ROI并進行保存；

S7、靜脈識別匹配采用one vs n的方法，使用零均值歸一化的方法計算每兩張靜脈感興趣區域ROI圖像的相似度分數，根據相似度分數識別出屬于同一類別的靜脈感興趣區域ROI圖像。

2.根據權利要求1所述的一種手指靜脈識別方法，其特征在于，步驟S1中，具體包括：

S11、獲得邊緣點集a，當前像素點灰度值與其上方距離2個坐標的像素點灰度值相差超過33則認定該像素點為邊緣點；

S12、獲得邊緣點集b，使用Sobel算子計算整幅圖像的梯度，當前像素點梯度超過梯度方向相鄰兩個像素梯度值時則認定該像素點為邊緣點；

S13、對邊緣點集a和邊緣點集b做交集運算，獲得所需的邊緣點集，但是只保留橫坐標頻數前15的像素點，對邊緣進行細化，即每個縱坐標下至多只有一個上邊緣點和一個下邊緣點；

S14、邊緣點集在圖像中表示為厚度不均勻的橫向曲線，對其進行細化處理，將邊緣細化至一個像素寬度。

3.根據權利要求1所述的一種手指靜脈識別方法，其特征在于，步驟S2中，在上下邊緣點集中分別選擇一個縱坐標最接近中心的點作為起始點擴展邊緣，設該點(x，y)，向該點左邊擴展時若相鄰的三個坐標(x-1，y-1)，(x-1，y)，(x-1，y+1)有一個灰度值為255，則把這個相鄰點設置為邊緣點，繼續向左擴展，若沒有一個灰度值為255，則取這三個坐標在S1中計算出的梯度最大的點作為邊緣點，通過不斷地擴展獲得完整手指輪廓。

4.根據權利要求1所述的一種手指靜脈識別方法，其特征在于，步驟S3中，在0.23寬度和0.77寬度處選擇四個邊緣點(x1，y1),(x2，y1),(x3，y2),(x4，y2)，計算手指旋轉的角度：根據計算出的旋轉角度將圖像旋轉至水平，并把背景灰度值置0。

5.根據權利要求1所述的一種手指靜脈識別方法，其特征在于，步驟S4中，具體包括：

S41、使用寬度為50的矩形窗，從靜脈的中間坐標開始往右移動，每移動一個坐標計算窗口灰度平均值，返回灰度平均值最大的5個窗口坐標，從這5個中選擇坐標最小的作為縱坐標基線，往左截取原始圖像0.73倍寬度的靜脈感興趣區域ROI；

S42、寬度截取完成后進行高度截取，圖像上邊緣點集選擇最下面的邊緣坐標，下邊緣點集選擇最上面的邊緣坐標進行高度截取，獲得靜脈感興趣區域ROI。

6.根據權利要求1所述的一種手指靜脈識別方法，其特征在于，步驟S5中，具體包括：

S51、對截取得到的ROI進行直方圖均衡化，具體地，使用一種限制對比度自適應直方圖均衡化算法；

S52、對直方圖均衡化后的ROI進行0°，45°，90°，135°的Gabor四方向濾波。