一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法
【專利摘要】一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法。其包括按順序執(zhí)行的下列步驟：1）對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)；2）將步驟1）得到的增強(qiáng)圖像利用自動(dòng)標(biāo)記算法進(jìn)行處理，得到trimap圖像；3）以步驟2）得到的trimap圖像為約束，采用圖像摳取算法提取清晰的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法能夠準(zhǔn)確表示手指靜脈網(wǎng)絡(luò)，而且能挖掘出較細(xì)的靜脈。因此，本方法對(duì)于手指靜脈網(wǎng)絡(luò)的表示來(lái)說(shuō)具有重要的意義。
【專利說(shuō)明】一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)識(shí)別【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法。【背景技術(shù)】
[0002]由于手指靜脈位于皮膚下部，因此需要采用透射的方式進(jìn)行成像。但是，在成像過(guò)程中，由于骨骼、肌肉、血管組織液和皮膚等生物組織對(duì)近紅外光有吸收、反射、散射和折射等作用，從而導(dǎo)致近紅外光透過(guò)手指后產(chǎn)生能量衰減，結(jié)果致使采集到的手指靜脈圖像是一種嚴(yán)重退化模糊的低質(zhì)量圖像，不能清晰地反應(yīng)出靜脈網(wǎng)絡(luò)。因此，為了準(zhǔn)確地提取出結(jié)構(gòu)特征，需要對(duì)原始的靜脈圖像進(jìn)行一系列的處理以得到清晰可靠的靜脈網(wǎng)絡(luò)。
[0003]目前對(duì)于低質(zhì)靜脈圖像提取方法的研究較少，多采取分割或特征提取的方式，主要有傳統(tǒng)的閾值分割法、最大主曲率法、重復(fù)線性跟蹤法等。很顯然，包括重復(fù)線性跟蹤算法在內(nèi)的傳統(tǒng)圖像分割方法都無(wú)法準(zhǔn)確表示手指靜脈網(wǎng)絡(luò)，而且也不能挖掘出較細(xì)的靜脈。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法。
[0005]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟:
[0006]I)對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)；
[0007]2)將步驟I)得到的增強(qiáng)圖像利用自動(dòng)標(biāo)記算法進(jìn)行處理，得到trimap圖像；
[0008]3)以步驟2)得到的trimap圖像為約束，采用圖像摳取算法提取清晰的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)。
[0009]所述的步驟I)中對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法是利用去霧處理算法進(jìn)行散射噪聲去除，獲得原始去霧圖像RU，y)，再經(jīng)多尺度偶Gabor濾波增強(qiáng)算子得到增強(qiáng)圖像 E (X，y)。
[0010]所述的步驟2)中利用自動(dòng)標(biāo)記算法對(duì)步驟I)得到的增強(qiáng)圖像進(jìn)行處理，得到trimap圖像的方法是，以步驟I)得到的增強(qiáng)圖像E (x，y)為基礎(chǔ)，利用K-means對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行聚類劃分，通過(guò)類別標(biāo)記逐層生成臨時(shí)前景和背景的二值圖，再利用動(dòng)態(tài)二值圖像，經(jīng)二值操作算子生成互不交叉重疊的前景像素集合的標(biāo)記圖(f(x，y)和背景像素集合的標(biāo)記圖^b(x，y)，之后以前景像素集合的標(biāo)記圖4f(x，y)和背景像素集合的標(biāo)記圖4b(x，y)為約束在原始圖像上 生成涂鴉區(qū)，即得到約束圖像C(x，y)。
[0011]所述的步驟3)中利用圖像摳取算法對(duì)步驟2)得到的trimap圖像進(jìn)行提取的方法是先以約束圖像C(x，y)估計(jì)得到遮罩α，然后再以遮罩α為約束通過(guò)優(yōu)化迭代方法提取前景圖，由此得到清晰的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)。
[0012]本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法能夠準(zhǔn)確表示手指靜脈網(wǎng)絡(luò)，而且能挖掘出較細(xì)的靜脈。因此，本方法對(duì)于手指靜脈網(wǎng)絡(luò)的表示來(lái)說(shuō)具有重要的意義?！緦＠綀D】

【附圖說(shuō)明】
[0013]圖1為本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法的工作流程圖。
[0014]圖2為空間頻率域輪廓相切示意圖。
[0015]圖3為一組偶對(duì)稱Gabor濾波器的空域響應(yīng)。
【具體實(shí)施方式】
[0016]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0017]如圖1所示，本發(fā)明提供的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟:
[0018]I)對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)；
[0019]由于吸收、反射、散射等外在因素的影響，使得采集到的手指靜脈圖像對(duì)比度較低，靜脈結(jié)構(gòu)難以辨別，因此，需要首先進(jìn)行圖像增強(qiáng)；圖像增強(qiáng)的目的主要有兩個(gè)方面:一、改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的清晰度；二、有選擇地突出人們感興趣的信息，抑制無(wú)用信息，從而提高圖像的使用價(jià)值，并將圖像轉(zhuǎn)換為一種更適合人或者機(jī)器處理的形式。本發(fā)明使用去霧算法實(shí)現(xiàn)第一個(gè)目的，使用本發(fā)明人設(shè)計(jì)的一組特殊的偶Gabor濾波器實(shí)現(xiàn)第二個(gè)目的。
[0020]醫(yī)學(xué)研究表明，手指的骨骼、肌肉、血管組織液以及皮膚組織對(duì)近紅外光具有吸收、反射、折射、散射等作用。這就類似于，在霧天由于大氣粒子的散射作用使得成像場(chǎng)景可見(jiàn)性急劇降低這一現(xiàn)象。因此，由于生物組織的強(qiáng)散射特性導(dǎo)致手指靜脈圖像退化的現(xiàn)象是不可避免的。那么，毫無(wú)疑問(wèn)，我們就可以采用去除散射噪聲的方法來(lái)重建圖像，提高圖
像質(zhì)量。
[0021]目前，在多項(xiàng)應(yīng)用中，基于Koschmieder定律的圖像去霧技術(shù)被證明是一種能夠有效去除散射噪聲的方法。假設(shè)I(x，y)為我們拍攝得到的圖像，RU，y)為原始去霧圖像，P (λ)代表大氣的消光系數(shù)，d(x，y)為場(chǎng)景深度,則根據(jù)Koschmieder定律可以得到:
[0022]I(x，y) =R (x，y)e-p(A)d(x’y)+Is(l-e-p(A)d(x’y)) (I)
[0023]其中，λ為光的波長(zhǎng)，Is為周圍環(huán)境的光照強(qiáng)度。大氣顆粒和生物組織可以看成是兩種對(duì)不同的波長(zhǎng)具有不同消光系數(shù)的散射介質(zhì)，因此，Koschmieder定律可運(yùn)用于手指靜脈圖像的復(fù)原。
[0024]但是，在解決實(shí)際問(wèn)題中，我們很難獲得準(zhǔn)確的大氣的消光系數(shù)P (λ)和場(chǎng)景深度d(x, y),這就使得上式變成一個(gè)病態(tài)的問(wèn)題。這里，我們采用Jean-Philippe和Nicolas于2009年提出的一種基于濾波器的方法直接估計(jì)空氣光強(qiáng)度u (x, y),
[0025]u (x，y)=Is(l-e-pU)d(x’y)) (2)
[0026]而不再估計(jì)大氣的消光系數(shù)P (入)、場(chǎng)景深度(1(17)和周圍環(huán)境的光照強(qiáng)度Is。假設(shè)周圍環(huán)境的光照強(qiáng)度Is為一常數(shù)，我們求解關(guān)于原始去霧圖像R(x，y)的方程(I)就可以得到:
[0027]R (x, y) =Is (I (x, y) - υ (χ, y)) / (Is- υ (χ, y)) (3)
[0028]這種方法可以對(duì)一副手指靜脈圖像進(jìn)行快速的復(fù)原，有效地增強(qiáng)圖像的清晰度。[0029]散射噪聲的去除可以顯著提高圖像質(zhì)量。但是，由于生物組織的復(fù)雜性，靜脈區(qū)域與非靜脈區(qū)域之間的模糊仍然十分嚴(yán)重。因此，對(duì)于進(jìn)一步增強(qiáng)靜脈區(qū)域的清晰度，提高靜脈區(qū)域和非靜脈區(qū)域的對(duì)比度來(lái)說(shuō)，血管的增強(qiáng)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。靜脈在近紅外光的透射下以脊?fàn)畹男问秸宫F(xiàn)出來(lái)，那么基于脊的圖像增強(qiáng)算法能夠更好地探索靜脈信息。由于Gabor濾波器在尺度和方向上均是可調(diào)的，所以，我們針對(duì)這一問(wèn)題設(shè)計(jì)了一組特殊的偶Gabor濾波器。
[0030]一個(gè)二維的Gabor濾波器是一個(gè)由高斯函數(shù)和復(fù)平面波組成的函數(shù):
【權(quán)利要求】
1.一種手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法，其特征在于:所述的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟: 1)對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)； 2)將步驟1)得到的增強(qiáng)圖像利用自動(dòng)標(biāo)記算法進(jìn)行處理，得到trimap圖像； 3)以步驟2)得到的trimap圖像為約束，采用圖像摳取算法提取清晰的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法，其特征在于:所述的步驟1)中對(duì)原始手指靜脈圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法是利用去霧處理算法進(jìn)行散射噪聲去除，獲得原始去霧圖像R（x，y)，再經(jīng)多尺度偶Gabor濾波增強(qiáng)算子得到增強(qiáng)圖像E（x，y)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法，其特征在于:所述的步驟2)中利用自動(dòng)標(biāo)記算法對(duì)步驟1)得到的增強(qiáng)圖像進(jìn)行處理，得到trimap圖像的方法是，以步驟I)得到的增強(qiáng)圖像E（x，y)為基礎(chǔ)，利用K-means對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行聚類劃分，通過(guò)類別標(biāo)記逐層生成臨時(shí)前景和背景的二值圖，再利用動(dòng)態(tài)二值圖像，經(jīng)二值操作算子生成互不交叉重疊的前景像素集合的標(biāo)記圖ζf（x，y)和背景像素集合的標(biāo)記圖ζb（x，y)，之后以前景像素集合的標(biāo)記圖ζf（x，y)和背景像素集合的標(biāo)記圖ζb（x，y)為約束在原始圖像上生成涂鴉區(qū)，即得到約束圖像C（x，y)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)精確提取方法，其特征在于:所述的步驟3)中利用圖像摳取算法對(duì)步驟2)得到的trimap圖像進(jìn)行提取的方法是先以約束圖像C（x，y)估計(jì)得到遮罩α，然后再以遮罩α為約束通過(guò)優(yōu)化迭代方法提取前景圖，由此得到清晰的手指靜脈網(wǎng)絡(luò)。
【文檔編號(hào)】G06K9/54GK103903001SQ201410102276
【公開日】2014年7月2日 申請(qǐng)日期:2014年3月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月19日
【發(fā)明者】楊金鋒, 師一華, 李承尚 申請(qǐng)人:中國(guó)民航大學(xué)