專利名稱：使用方向?yàn)V波技術(shù)的手指靜脈紋路提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生物特征身份識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種使用方向?yàn)V波技術(shù)的 手指靜脈紋路提取方法。
(二)
背景技術(shù)：
靜脈識(shí)別作為一種高度可靠的身份鑒別方法，其識(shí)別性能很大程度上與靜脈 目標(biāo)提取的質(zhì)量密切相關(guān)。靜脈目標(biāo)提取的目的是將靜脈紋路從背景中提取出 來，其提取的效果將直接影響到特征提取、特征匹配環(huán)節(jié)的處理結(jié)果，因此這部 分算法的優(yōu)劣將對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能產(chǎn)生重大的影響。
靜脈血管總體上呈網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),且其紋線具有一定的寬度，靜脈圖像的這些特 點(diǎn)決定了其提取方法的特殊性。傳統(tǒng)的靜脈圖像提取技術(shù)主要分成以下三類基 于邊界的分割技術(shù),基于區(qū)域的分割技術(shù),基于特定理論和工具的分割技術(shù)。應(yīng)用
固定閾值、總體均值、總體OSTU這些傳統(tǒng)的單閾值分割方法來處理靜脈圖像, 很難得到理想的分割效果；而局部均值、局部OSTU這些多閾值法,所得到的閾 值分割效果雖有所改善，但仍無法達(dá)到令人滿意的效果。NiBlack^方法是目前手 指靜脈識(shí)別領(lǐng)域中效果最好的一種分割方法，它對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行操 作，是一種局部動(dòng)態(tài)閾值算法，該方法提取的靜脈紋路連通性較好，但從低質(zhì)量 的圖像提取出來的靜脈紋路連通性不是很好，還出現(xiàn)了過分割的現(xiàn)象。O'Gorman 等人[2]針對(duì)指紋圖像提出了方向?yàn)V波器設(shè)計(jì)方法，該方法能夠根據(jù)指紋圖像的 脊、谷特性在消除圖像噪聲的同時(shí)達(dá)到增強(qiáng)脊線的作用；田捷等[3]利用指紋紋線 的方向性，提出了基于方向場的指紋圖像增強(qiáng)算法，這兩種方法充分考慮了指紋 方向性的特點(diǎn)，有效地對(duì)原指紋圖像進(jìn)行了去噪和增強(qiáng)處理。由于手指靜脈紋路 也具有紋理性和方向性，并且局部區(qū)域內(nèi)的方向性保持一致。
與本發(fā)明相關(guān)的公開報(bào)道有 [1] Yuhang Ding, Dayan Zhuang and Kejun Wang, A Study of Hand Vein Recognition Method[C], 2005 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation,，2005,4(29) :2106—2110;[2] O'Gorman, L.， Lindeberg, Nickerson, J.V. An approach to fingerprint filter design[J]. Pattern Recognition, 1989， 22(1):29-38;羅希平，田捷.自動(dòng)指紋識(shí)別中的圖像增強(qiáng)和細(xì)節(jié)匹配算法[J].軟件學(xué) 報(bào),2002，13(5):946-956。
(三)

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供提取手指靜脈紋路連通性與光滑性好、噪聲少的使 用方向?yàn)V波技術(shù)的手指靜脈紋路提取方法。 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的
一種使用方向?yàn)V波技術(shù)的手指靜脈紋路提取方法，包括手指區(qū)域定位、濾波 增強(qiáng)、手指靜脈模式提?。粚?duì)讀入的靜脈圖像先采用Kapur熵閾值法分割出手指 區(qū)域，然后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開操作對(duì)手指區(qū)域去除毛刺；再結(jié)合靜脈紋路特 點(diǎn)求取手指靜脈區(qū)域的方向圖并設(shè)計(jì)濾波器，結(jié)合所得的方向圖及方向?yàn)V波器對(duì) 圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)；最后采用NiBlack方法進(jìn)行二值化操作提取手指靜脈模式。
實(shí)驗(yàn)證明由于本發(fā)明方法利用了靜脈紋路具有方向性的特點(diǎn)先對(duì)圖像進(jìn)行 方向?yàn)V波處理后再提取靜脈模式，使得本發(fā)明的方法不僅對(duì)高質(zhì)量的圖像能夠準(zhǔn) 確有效地提取出靜脈紋路，對(duì)曝光不均勻、含有大量的噪聲且紋理不夠清晰的低 質(zhì)量手指靜脈圖像的處理效果也比較理想，其提取出的手指靜脈紋路連通性與光 滑性好，沒有出現(xiàn)連接不平滑的現(xiàn)象，噪聲少，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
(四)


圖1是本發(fā)明的流程圖2(a)-圖2(c)是手指靜脈圖像二值化處理；其中圖2 (a)源圖像，圖2 (b) Kapur熵閾值分割后的圖像，圖2(c)去除毛刺后的圖像； 圖3是計(jì)算方向場的9x9模板； 圖4是手指靜脈區(qū)域的方向場圖像；
圖5(a)-圖5(b)是水平方向?yàn)V波器模板及其一個(gè)實(shí)例；其中圖5(a)水平方向 濾波器的模板系數(shù)，圖5(b)方向?yàn)V波器的一個(gè)實(shí)例； 圖6是方向?yàn)V波處理后的圖像； 圖7是分割去噪后的圖像；
圖8(a)-圖8(b)是對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果；其中，圖8 (a)—幅質(zhì)量較好的圖像，圖8 (b)
4直接采用NiBlack方法，圖8(c)本專利方法，圖8(d)另一幅質(zhì)量不好的圖像，圖 8 (e)直接采用NiBlack方法，圖8 (f)本專利方法。 具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖舉例對(duì)本發(fā)明做更詳細(xì)地描述 l.分割出手指區(qū)域由于采集到的圖像受環(huán)境的影響，其背景像素點(diǎn)的灰度值不全為O，在提取 靜脈目標(biāo)之前，需要獲取手指區(qū)域的像素點(diǎn)的集合，以便后續(xù)的處理。本專利通過一次簡單的圖像閾值化操作來實(shí)現(xiàn)。閾值選取方法主要分為基于 熵的閾值選取方法；基于矩的閾值選取方法；基于梯度的閾值選取方法；基于凹 度的閾值選取方法。由實(shí)驗(yàn)確定選取Kapur熵進(jìn)行閾值化。根據(jù)目標(biāo)概率分布和背景概率分布^,A,…，^和i,l,…,^^定義 P 尸 P l — f 1_尸發(fā)貨《，，=站^(1)使熵/^W + Z/^)-log^(1-S) + ^+,-丄;A達(dá)到最大求得最佳閾值^。依據(jù)最佳閾值f將圖像數(shù)據(jù)分成兩個(gè)部分大于閾值,的像素部分和小于閾值Z的 像素部分。設(shè)輸入圖像為/&,})，輸出圖像為/'(X，力，貝廿/(x,力—，A ，" (2)實(shí)驗(yàn)源圖像如圖2(a)所示，閾值化后的結(jié)果如圖2(b)所示，圖像中的白色區(qū) 域?yàn)樘崛〕龅氖种竻^(qū)域。由于閾值分割后的圖像中存在毛刺，此處采用數(shù)學(xué)形態(tài) 學(xué)中的開操作對(duì)其進(jìn)行處理，處理后的結(jié)果如圖2(c)所示。2.方向?yàn)V波增強(qiáng)由于靜脈紋路具有明顯的方向性，而傳統(tǒng)的單一濾波器沒有考慮到靜脈的方 向信息，從而其濾波增強(qiáng)效果不是很理想。本發(fā)明針對(duì)靜脈紋路具有方向性的特 點(diǎn)，利用在指紋圖像增強(qiáng)中取得較好效果的方向?yàn)V波器方法和基于方向場的方 法，提出了方向?yàn)V波對(duì)靜脈進(jìn)行增強(qiáng)處理，即求取靜脈圖像的方向圖并采用多個(gè)方向的濾波模板組成方向?yàn)V波器，使用時(shí)根據(jù)具體區(qū)域?qū)?yīng)方向圖中的數(shù)值從一 系列濾波器中選擇一個(gè)相應(yīng)的濾波器來進(jìn)行濾波，該方法對(duì)圖像的濾波增強(qiáng)效果2.1計(jì)算方向圖方向圖方法是對(duì)原始圖像的變換表示方式方法,即用圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的 方向來表示該圖像。而像素點(diǎn)的方向是指其灰度值保持連續(xù)性的方向,可以根據(jù) 像素點(diǎn)鄰域中的灰度分布來判斷，即在同一方向紋路上的點(diǎn)之間的灰度差別是最 小的，而與之垂直方向上的灰度變化最大。為了估算靜脈圖像的方向場，先將靜脈紋路的走向設(shè)置為8個(gè)離散的方向，并將模板窗口大小取為9x9，如圖3所示，其中基準(zhǔn)像素點(diǎn)p(/，y)位于方向模板 的中心,模板上的數(shù)值l-8分別對(duì)應(yīng)代表8個(gè)方向，即從水平位置開始，按逆時(shí)針 方向，每隔22.5。確定一個(gè)方向，此方法計(jì)算的方向角范圍是[O,;r)。 具體計(jì)算步驟如下第一步求出每個(gè)像素點(diǎn)在以該點(diǎn)為中心的9x9窗口內(nèi)8個(gè)方向上的像素 灰度平均值^ 。第二步將8個(gè)方向上的灰度平均值按兩兩垂直的方向分成4組，分別計(jì) 算每組中兩個(gè)平均值差的絕對(duì)值A(chǔ)M，即(3)<formula>formula see original document page 6</formula>其中，/為紋線方向(/ = 0，1，2,3)。第三步選取使AM為最大值的方向組中的兩個(gè)方向j;^和y,+4作為像 素點(diǎn)p(/J)可能的紋線方向。第四步取人ax和人ax+4中灰度平均值與/^',y)的灰度值接近的方向?yàn)閣,_/)的紋線方向力，即<formula>formula see original document page 6</formula>人ax+4,其它按上述步驟分別對(duì)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行處理，即可得到靜脈圖像的方向(4)圖D(X,力。為減少噪聲的影響，保證方向場估計(jì)的準(zhǔn)確性，需對(duì)點(diǎn)方向圖D(XJ)進(jìn)行平滑處理。此處采用連續(xù)滑動(dòng)的wxw大小的窗口對(duì)方向圖中的每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行 平滑，此處由實(shí)驗(yàn)確定w值為8。然后分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)窗口內(nèi)的方向直方圖，將直方圖的峰值所對(duì)應(yīng)的方向作為點(diǎn)戶(x,力的方向。得到連續(xù)的方向圖O(x，力<9(x，少)=oraf(max( 7V,)) (5) 其中/ = 1,2...8，函數(shù)0^灼取元素* 的下標(biāo)。平滑后的靜脈方向圖如圖4所示，圖中每一種顏色代表一個(gè)方向。從圖中可 以看出，靜脈圖像的方向性十分明顯，并且在局部區(qū)域內(nèi)的方向性保持一致。 2.2方向?yàn)V波在得到靜脈圖像的方向圖后,進(jìn)行方向?yàn)V波器的設(shè)計(jì)。 一般情況下處理圖像 只需一個(gè)濾波器,而方向?yàn)V波器是一系列與像素點(diǎn)方向有關(guān)的濾波器，使用時(shí)根據(jù) 某一塊區(qū)域的方向特征,從一系列濾波器中選擇一個(gè)相應(yīng)的濾波器來對(duì)這一塊進(jìn) 行濾波。首先設(shè)計(jì)出水平方向的濾波模板，然后根據(jù)靜脈紋線的方向來旋轉(zhuǎn)水平 濾波器,以得到其他方向的濾波模板。O'Gorman針對(duì)指紋濾波增強(qiáng)采用如下原則 設(shè)計(jì)濾波器濾波器模板的尺寸要合適；模板邊長為奇數(shù),使模板關(guān)于其朝向軸 及朝向垂直方向軸均為對(duì)稱；在垂直于朝向方向上,中央部分系數(shù)為正,兩邊系數(shù) 為負(fù)；濾波結(jié)果應(yīng)與原圖的平均灰度無關(guān)，即模板中所有系數(shù)的代數(shù)和應(yīng)為零。 借鑒上述原則并根據(jù)靜脈紋線的方向特性對(duì)濾波器的系數(shù)進(jìn)行修改，使其從中心 向兩端衰減。方向?yàn)V波器大小由靜脈紋線的寬度決定，通過實(shí)驗(yàn)得出7X7的模 板增強(qiáng)效果較好。設(shè)計(jì)的7X7水平方向模板如圖5(a)所示，各系數(shù)之間的關(guān)系為t/ + 2a + 26 —2^ = 0其中，d>a>620, c>0;圖5(b)為方向?yàn)V波器的一個(gè)具 體實(shí)例。濾波時(shí)，將中心像素點(diǎn)周圍的48個(gè)點(diǎn)的灰度值與相應(yīng)的模板系數(shù)相乘并把 結(jié)果相加,然后再賦給中心像素點(diǎn),作為其灰度值。計(jì)算公式為/a =i i w+& y+力& "力 (6)其中，像素點(diǎn)a/)為原靜脈圖像的點(diǎn)，u為相應(yīng)的濾波器模板的尺寸，ge(x,y)為相應(yīng)濾波器模板的系數(shù)，由式(6)所求的濾波后的圖像為/(!',乂)。其中有些像素點(diǎn)的值可能會(huì)小于0或大于255,可用下式將灰度值調(diào)整在0-255范圍內(nèi)
/'(/,_/) = i (Wm/( AW') —/mm(!,J') x255) (7)
其中，/(/，力為原圖像灰度值，y;^o',y)為原圖像中的灰度最小值，/_(/,/ 原
圖像中的灰度最大值，尸(D)為變換后的灰度值，i^，c/()為四舍五入取整函數(shù)。
得到水平方向?yàn)V波器后，其他方向的濾波器可由水平方向的濾波器旋轉(zhuǎn)相應(yīng) 的角度得到。其中，旋轉(zhuǎn)角度《取為w-)"/8為濾波器旋轉(zhuǎn)的角度w為方向代
碼，取值為2、 3、 4、 5、 6、 7、 8。在實(shí)現(xiàn)上為了減少計(jì)算量，此處采用從其他 方向的濾波器出發(fā)進(jìn)行反方向影射的方法。該方法掃描目標(biāo)圖像的每個(gè)像素，按 照給定的變換關(guān)系來確定目標(biāo)像素對(duì)應(yīng)的原像素。用這種方法來計(jì)算目標(biāo)像素能 夠保證整個(gè)目標(biāo)圖像沒有空像素。
cos^ — sin^ sin<9 cos<9
/「
一人
(8)
其中，/,/為水平方向?yàn)V波器的坐標(biāo)，/',/為旋轉(zhuǎn)后的濾波器坐標(biāo)。旋轉(zhuǎn)后的濾 波模板上(! ',/)的位置系數(shù)g e(/'，/)等于水平濾波模板上(f ，力的位置系數(shù) ^G',7')，其中，"=1。由于反方向影射方法得到的原圖像的像素的地址可能是分 數(shù)，處于相鄰的四個(gè)像素之間，為此必須引入灰度插值的概念。此時(shí)可將點(diǎn)(/，刀 上的系數(shù)用其周圍點(diǎn)的系數(shù)進(jìn)行插值得到。
設(shè)水平模板上(/，/)周圍的點(diǎn)(、丄)，(/"), (W",)，仏")構(gòu)成一個(gè)lxl
的正方形，這4個(gè)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的系數(shù)分別為&(/ ,，厶)，gea,,y )， g。&，厶)， 其中""。厶,勺'<厶。先對(duì)a,，厶)與(z;,厶)進(jìn)行線性插值，得
A ) = &(、，人)+ _厶(4 ，_/ ) — & 0 ， A )] (9) 再對(duì)(l厶)與(l厶)進(jìn)行線性插值，得
gG，厶)=g, 0m, _/ ,) + 0' - 、 )[g, (X, 乂 ) 一 & 0m,厶)] (io) 最后對(duì)(z',厶)，(/，人)進(jìn)行線性插值，得
8<formula>formula see original document page 9</formula>
由此可得其余七個(gè)方向的濾波器模板的系數(shù)。 利用上述得到的八個(gè)方向?yàn)V波模板，對(duì)靜脈圖像進(jìn)行方向?yàn)V波操作。濾波時(shí) 根據(jù)方向圖得出某一塊區(qū)域的方向特征,從一系列濾波器中選擇一個(gè)相應(yīng)的濾波
器來對(duì)這一塊進(jìn)行濾波操作。圖6為經(jīng)方向?yàn)V波處理后的圖像。
3. NiBlack 二值化
對(duì)濾波后的圖像采用NiBlack方法進(jìn)行二值化處理。NiBlack是一種簡單有 效的局部動(dòng)態(tài)閾值算法，這種算法的基本思想是對(duì)圖像中的每一個(gè)點(diǎn)，在它的 rXr鄰域內(nèi)，計(jì)算鄰域里像素點(diǎn)的均值和方差，然后利用下式的值作為閾值進(jìn)行 二值化-
<formula>formula see original document page 9</formula> 其中，對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn)(x,力'r(x,y)為該點(diǎn)的閾值，m(;c,j;)為該點(diǎn)的rxA"鄰
域內(nèi)像素點(diǎn)的均值，s(x,力為該點(diǎn)的rxr鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)方差，A為修正系
數(shù)，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析，取〃 =9， 4 = 0.01。分割后的圖像中在背景區(qū)出現(xiàn)了一些黑 色像素小塊和目標(biāo)物體區(qū)域出現(xiàn)了白色小洞等點(diǎn)、塊噪聲，采用面積消除法將其 去除。首先標(biāo)記出每個(gè)連通區(qū)域，并分別計(jì)算每個(gè)連通區(qū)域的面積和縱向跨度， 再選取適當(dāng)?shù)拿娣e和縱向跨度閾值，如果連通區(qū)域面積小于上述選取的閾值，則 判定此塊為噪聲，將其去除。分割去噪后的圖像如圖7所示。
4. 實(shí)驗(yàn)與分析
為了驗(yàn)證上述方法的有效性,選用實(shí)驗(yàn)室建立的手指靜脈圖像庫中的靜脈圖
像進(jìn)行測試。該庫包含300個(gè)人的手指靜脈圖像，其中每人5幅圖像，圖像大小
為320x240 。在以往的實(shí)驗(yàn)研究中，我們?cè)群髮⒍喾N傳統(tǒng)分割算法及其改進(jìn)算
法應(yīng)用于手指靜脈圖像的處理中，但實(shí)驗(yàn)效果不是很理想，其中效果最好的方法
為文獻(xiàn)[1 ]中采用的NiBlack方法。因此本專利選取該方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
這里選擇了兩幅典型的手指靜脈圖像，如圖8(a)及8(d)所示，其中圖8(a)圖 像質(zhì)量較好，其亮度均勻，紋理清晰；而圖8(d)中的圖像曝光不均勻，含有大量 的噪聲并且紋理也不夠清晰，圖像質(zhì)量較低。我們對(duì)這兩幅圖像分別采用本專利 法與文獻(xiàn)[l]中方法進(jìn)行處理。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖8(b)、 (c)、 (e)和(f)中可以看出，對(duì) 于圖像質(zhì)量較好的靜脈圖像，文獻(xiàn)[l]中的方法提取的手指靜脈連通性較好，噪聲非常少，出現(xiàn)的偽靜脈紋路較少，效果比較理想；但是，對(duì)于低質(zhì)量的圖像， NiBlack方法提取出來的靜脈血管連通性不是很好，甚至出現(xiàn)了過分割的現(xiàn)象。 而本專利方法不僅能夠從高質(zhì)量的圖像中提取出理想的手指靜脈目標(biāo)，也能有效 地從低質(zhì)量的手指靜脈圖像中提取出清晰的靜脈紋路，其靜脈路連通性較好，沒 有出現(xiàn)連接不平滑的現(xiàn)象，噪聲非常少。但是，由于本專利進(jìn)行了方向?yàn)V波增強(qiáng) 操作，所以其處理時(shí)間相對(duì)直接對(duì)圖像使用NiBlack方法進(jìn)行分割方法的處理時(shí) 間要長。但是，對(duì)使用本專利處理后的圖像提取特征信息要比從直接從原始靜脈 圖像提取準(zhǔn)確得多，從而為后續(xù)的手指靜脈圖像特征提取、模板制作與匹配以及 人員精確識(shí)別提供了可靠的圖像數(shù)據(jù),具有十分重要的意義。
權(quán)利要求
1、一種使用方向?yàn)V波技術(shù)的手指靜脈紋路提取方法，包括手指區(qū)域定位、濾波增強(qiáng)、手指靜脈模式提?。黄涮卣魇菍?duì)讀入的靜脈圖像先采用Kapur熵閾值法分割出手指區(qū)域，然后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開操作對(duì)手指區(qū)域去除毛刺；再結(jié)合靜脈紋路特點(diǎn)求取手指靜脈區(qū)域的方向圖并設(shè)計(jì)濾波器，結(jié)合所得的方向圖及方向?yàn)V波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)；最后采用NiBlack方法進(jìn)行二值化操作提取手指靜脈模式。
全文摘要
本發(fā)明提供的是一種使用方向?yàn)V波技術(shù)的手指靜脈紋路提取方法。包括手指區(qū)域定位、濾波增強(qiáng)、手指靜脈模式提?。粚?duì)讀入的靜脈圖像先采用Kapur熵閾值法分割出手指區(qū)域，然后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開操作對(duì)手指區(qū)域去除毛刺；再結(jié)合靜脈紋路特點(diǎn)求取手指靜脈區(qū)域的方向圖并設(shè)計(jì)濾波器，結(jié)合所得的方向圖及方向?yàn)V波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)；最后采用NiBlack方法進(jìn)行二值化操作提取手指靜脈模式。本發(fā)明所提供的方法提取手指靜脈紋路連通性與光滑性好、噪聲少。
文檔編號(hào)G06F9/46GK101667137SQ20091007304
公開日2010年3月10日 申請(qǐng)日期2009年10月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月12日
發(fā)明者馮偉興, 李雪峰, 王晨暉, 王科俊, 賁晛燁, 慧 馬 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)