[發明專利]基于Actor-Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法

有效

• 申請號: 202110560691.0
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113269698B
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發明（設計）人: 王軍;袁靜波;李玉蓮;潘在宇;申政文;陳曉玲
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G06T5/20
• 分類號: G06T5/20;G06T5/50
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱沉雁

本發明公開了一種基于Actor?Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法，設計對比度，飽和度，白平衡，曝光和色調曲線函數濾波器，通過Actor?Critic模型選取最優的一組圖像濾波順序和參數，并利用其對低曝光靜脈圖像進行濾波操作，輸出每個濾波操作對應圖像并提取細節信息，疊加到最后一層濾波器處理后的圖像中，最終輸出增強的靜脈圖像。本發明公開的基于Actor?Critic的低曝光靜脈圖像增強模型，可以自動選擇圖像編輯濾波順序和參數，實現低曝光靜脈圖像光照信息的恢復和對比度的增強，并且通過提取濾波處理過程中各濾波器輸出圖像的互補靜脈細節信息，解決了全局圖像處理造成的靜脈細節丟失的問題，達到低曝光靜脈圖像增強的效果。

技術領域

本發明屬于身份識別技術，尤其涉及一種基于Actor-Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法。

背景技術

在近紅外光照射下，靜脈血管中的血紅蛋白會吸收大量近紅外光，而以骨骼和脂肪為主要成分的其他生物組織則無法對其產生吸收，從而形成靜脈血管灰暗而背景明亮的靜脈圖像。在一些外部因素的影響下，除了靜脈血管吸收近紅外光形成較暗的陰影，其它背景區域也呈現灰暗的狀態，使得靜脈紋絡和背景區域沒有明顯的區分，靜脈圖像的對比度較低。因此首次提出基于Actor-Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法，通過圖像處理的方法對低曝光靜脈圖像進行增強，恢復圖像的光照信息，并且在保證靜脈細節信息不丟失的情況下，增強靜脈圖像的對比度。

基于直方圖均衡化或規定化的方法對處理的數據不加選擇，容易放大噪聲而抑制真正有用的信息或是處理后圖像不自然甚至偏色；同態濾波方法容易降低小范圍光照突變區域的對比度、容易在亮度陡變的圖像邊緣處引入光暈且需要整幅圖像輸入而無法實現流處理；基于Retinex理論的方法采用高斯濾波器進行濾波，計算量較大且容易引起偏色問題，雖然可以通過其他手段補救，卻進一步增加了計算復雜度。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Actor-Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法，解決了全局圖像處理造成的靜脈細節丟失的問題，達到低曝光靜脈圖像增強的效果。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于Actor-Critic模型的低曝光靜脈圖像增強方法，包括以下步驟：

步驟S1、在采集K幅正常光照下的人體手背靜脈圖像，100＜K＜10000，使用伽馬變化和添加高斯噪聲模擬低光照環境對上述人體手背靜脈圖像逐張進行處理合成低曝光手背靜脈圖像，構成K組圖像對，對上述正常光照下的人體手背靜脈圖像和低曝光手背靜脈圖像逐一進行有效區域提取，得到像素大小為h×w的2K幅靜脈圖像，構成訓練集。

步驟S2、將飽和度、白平衡、色調曲線、對比度函數和曝光函數設置成可微的圖像濾波器。

步驟S3、構建靜脈圖像增強的Actor-Critic模型：

所述Actor-Critic模型包括Critic網絡、判別器網絡和兩個Actor網絡，兩個Actor網絡用于選取濾波順序和參數；Critic網絡用于獲取圖像狀態的獎勵值；判別器網絡用于判斷圖像質量，作為獎勵值計算的輔助。

步驟S4、利用Actor-Critic模型訓練圖像濾波器得到的一組最優濾波順序和參數：

將訓練集中的正常光照下的人體手背靜脈圖像作為標簽圖像，將低曝光手背靜脈圖像作為輸入圖像，通過Actor-Critic模型對圖像濾波器中的飽和度、白平衡、色調曲線、對比度函數和曝光函數曲線的濾波順序和參數進行迭代更新；通過判別器網絡判斷濾波處理后的圖像與標簽圖像之間的差距，將上述差距輸入到Critic網絡得到圖像的獎勵值，指導Actor網絡對濾波順序和濾波參數的訓練，得到一組最優濾波順序和參數。

步驟S5、采集M幅低曝光的人體手背靜脈圖像，100M＜1000；對上述低曝光的人體手背靜脈圖像逐一進行有效區域提取，得到像素大小為h×w的M幅靜脈圖像，作為測試集。