[發明專利]一種大規模指靜脈圖像實時檢索方法

在審

• 申請號: 202210696098.3
• 申請日: 2022-06-20
• 公開（公告）號: CN115186122A
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 田聯房;鐘明通;杜啟亮
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06V10/50;G06V10/75;G06V10/94;G06V40/14;G06T3/40;G06T5/40
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

1.一種大規模指靜脈圖像實時檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取待識別和大規模指靜脈數據庫的指靜脈圖像，對圖像進行歸一化，得到圖像大小為w×h，其中長為w，寬為h；

2)對步驟1)歸一化后的指靜脈圖像進行圖像增強處理；

3)由步驟2)得到增強處理后的待識別指靜脈圖像，以大小為的矩形遍歷圖像，獲取特征信息最豐富區域，得到特征信息最豐富區域中心點(a,b)，對該區域進行水平投影和垂直投影得到區域灰度投影向量q；

4)以步驟3)的(a,b)為中心獲取鄰域范圍，鄰域范圍中的點為(a₀,b₀)，其中獲取步驟2)增強處理后的指靜脈數據庫的指靜脈圖像，在每一張圖像中分別以大小為中心為(a₀,b₀)的矩形區域移動遍歷并進行水平投影和垂直投影，得到每張圖像的多個區域灰度投影向量p_i；

5)將步驟4)得到的指靜脈數據庫的每一張指靜脈圖像的p_i與步驟3)得到的q計算相似度，取每一張指靜脈圖像相似度最高的值進行排序；

6)根據步驟5)的排序結果，以排名小于閾值threshold的指靜脈圖像對應編號作為候選，選擇經過步驟2)增強后的指靜脈數據庫的指靜脈圖像中編號為候選的圖像，與經過步驟2)增強后的待識別指靜脈圖像，分別提取多尺度HOG特征進行匹配，返回匹配程度最高的指靜脈圖像編號作為指靜脈圖像實時檢索結果。

2.根據權利要求1所述的一種大規模指靜脈圖像實時檢索方法，其特征在于，在步驟2)中，圖像增強處理的步驟包括：

2.1)對歸一化后的指靜脈圖像A采用限制對比度自適應直方圖均衡化算法處理得到圖像A1；

2.2)對步驟2.1)中的圖像A1進行維納濾波及中值濾波得到圖像A2；

2.3)對步驟2.2)中的圖像A2的每個像素點，在該像素點為中心的9×9窗口內，分別計算與之對應的8個方向算子的卷積響應，8個方向分別為0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°，然后以這8個方向上的最大卷積響應作為該像素點新的像素值，得到圖像A3；

2.4)對步驟2.3)中的圖像A3進行自適應閾值化得到圖像A4；

2.5)對步驟2.4)中的圖像A4進行開操作得到最終的指靜脈增強圖像。

3.根據權利要求1所述的一種大規模指靜脈圖像實時檢索方法，其特征在于，所述步驟3)具體步驟包括：

3.1)以指靜脈圖像左上角像素點為原點，以水平向右為x軸，垂直向下為y軸，建立直角坐標系，以大小為的矩形遍歷經過步驟2)處理的待識別指靜脈圖像，計算每個矩形區域內的像素點灰度值之和Sum，取最大的Sum對應的矩形區域為特征信息最豐富區域，此時的矩形區域中心為(a,b)；

Sum計算公式為：Sum＝∑Fgray(m,n)

式中，(m,n)代表矩形區域內的像素點與矩形左上角像素點的相對坐標，Fgray(m,n)代表(m,n)位置像素點對應的灰度值，Sum代表矩形區域內的灰度值之和；

3.2)對步驟3.1)得到的特征信息最豐富區域，做水平、垂直方向的投影得到水平投影向量X和垂直投影向量Y，串聯得到區域灰度投影向量q，具體如下：

式中，X_m代表第m行的水平投影向量；

式中，X₀為m＝0時X_m取值，為時X_m取值；

式中，Y_n代表第n列的垂直投影向量；

式中，Y₀為n＝0時Y_m取值，為時Y_m取值；

q＝[X,Y]。