[發明專利]掌靜脈圖像評估方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011409643.3
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112418150A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 黃振杰
• 申請（專利權）人: 佳都新太科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種掌靜脈圖像評估方法，其特征在于，包括：

獲取掌靜脈感興趣區域圖像，并將所述掌靜脈感興趣區域圖像輸入至預先訓練的分割模型中，獲取所述分割模型輸出的目標掌靜脈點集合和背景點集合；

獲取所述目標掌靜脈點集合中像素的信息和所述背景點集合中像素的信息，并確定所述目標掌靜脈點集合和所述背景點集合之間的差異數據；

根據所述差異數據，計算所述掌靜脈感興趣區域圖像的質量評估結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述差異數據包括掌靜脈有效面積占比和掌靜脈清晰度值；

所述獲取所述目標掌靜脈點集合中像素的信息和所述背景點集合中像素的信息，并確定所述目標掌靜脈點集合和所述背景點集合之間的差異數據，包括：

獲取所述目標掌靜脈點集合包括的像素數量和所述背景點集合包括的像素數量，并計算所述掌靜脈感興趣區域圖像包括的像素數量；

計算所述目標掌靜脈點集合包括的像素數量之和與所述掌靜脈感興趣區域點集合包括的像素數量之間的比值，確定為掌靜脈有效面積占比；

獲取所述目標掌靜脈點集合中各像素的灰度值，計算目標掌靜脈點集合的灰度均值；

計算所述背景點集合包括的各像素的像素值分別與所述目標掌靜脈點集合的灰度均值之間的差值；

計算各所述差值之和，并計算與所述背景點集合包括的像素數量之間的比值，確定為掌靜脈清晰度值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述差異數據，計算所述掌靜脈感興趣區域圖像的質量評估結果，包括：

基于如下公式計算所述掌靜脈感興趣區域圖像的質量評估結果Q：

其中，w1和w2是權重因子，w1和w2之和為1，X和Y為預設值，A為所述掌靜脈清晰度值，B為所述掌靜脈有效面積占比。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述掌靜脈感興趣區域圖像輸入至預先訓練的分割模型中之前，還包括：

獲取亮度均勻度值小于等于均勻度閾值的掌靜脈感興趣區域圖像；

采用至少一個分割算法對所述掌靜脈感興趣區域圖像進行處理，得到對應的多個二值圖，并形成所述掌靜脈感興趣區域圖像對應的二值圖組；

對所述掌靜脈感興趣區域圖像對應的二值圖組進行融合處理，生成所述掌靜脈感興趣區域圖像對應的標簽圖，并確定訓練樣本，所述訓練樣本包括掌靜脈感興趣區域圖像與對應的標簽圖，所述標簽圖包括兩個像素值，第一像素值與背景點集合對應，第二像素值與掌靜脈點集合對應；

將所述訓練樣本輸入至生成對抗網絡模型中，對所述生成對抗網絡模型進行訓練；

在所述生成對抗網絡模型訓練完成時，將當前生成對抗網絡模型確定為分割模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取掌靜脈感興趣區域圖像，還包括：

采集掌靜脈圖像，并獲取所述掌靜脈圖像的感興趣區域；

將所述感興趣區域劃分為至少兩個相同尺寸的區域；

獲取各所述區域的灰度均值，并計算所述感興趣區域的亮度均勻度值；

如果確定所述亮度均勻度值小于等于均勻度閾值，將所述感興趣區域確定為掌靜脈感興趣區域圖像；

如果確定所述亮度均勻度值大于所述均勻度閾值，則生成掌靜脈重采集的提示信息，并顯示給用戶，以使所述用戶調整手掌，重新獲取掌靜脈圖像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述計算所述感興趣區域的亮度均勻度值，包括：

根據各所述區域的灰度均值，計算所述感興趣區域的灰度均值；

計算各所述區域的灰度均值與所述感興趣區域的灰度均值之間的差值；

將各所述區域對應的差值進行求和平均，得到所述感興趣區域的亮度均勻度值。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在計算所述掌靜脈感興趣區域圖像的質量評估結果之后，還包括：

如果確定所述質量評估結果小于設定質量評估閾值，則生成掌靜脈重采集的提示信息，并顯示給用戶，以使所述用戶調整手掌，重新獲取掌靜脈圖像。