一種單鏡頭下掌靜脈和掌紋圖像采集裝置及圖像增強(qiáng)和分割方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及生物特征識(shí)別領(lǐng)域，具體為一種使用單個(gè)鏡頭同時(shí)采集手掌靜脈圖像 和掌紋圖像的裝置，本發(fā)明還涉及一種低對(duì)比度掌靜脈和掌紋圖像的增強(qiáng)和分割方法。
[0002] 背景 當(dāng)前，比較成熟和最具有應(yīng)用前景的幾種生物特征識(shí)別技術(shù)包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、 臉像識(shí)別、語音識(shí)別、掌型識(shí)別、簽名識(shí)別等。但是上述生物特征識(shí)別技術(shù)都有一些共同的 缺陷：第一，受環(huán)境影響較大；第二，理論上可以被復(fù)制和盜用。
[0003] 手部靜脈識(shí)別技術(shù)是最近幾年提出的一種新的生物特征識(shí)別技術(shù)，具有唯一性、 穩(wěn)定性、不可偽造性、非接觸式等優(yōu)點(diǎn)。手部靜脈識(shí)別技術(shù)包括手掌靜脈，手指靜脈和手背 靜脈識(shí)別三種形式。其中手掌靜脈識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)包括兩點(diǎn)：第一，掌靜脈相對(duì)于指靜脈而 言，其血管較粗且位于表皮下，因此容易捕獲到掌靜脈圖像；第二，掌靜脈相對(duì)于手背靜脈 結(jié)構(gòu)而言，其幾何結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。但是，掌靜脈結(jié)構(gòu)僅僅是由幾條較 粗的靜脈血管構(gòu)成，無法滿足高安全領(lǐng)域的應(yīng)用要求。人的掌紋結(jié)構(gòu)可以作為一種生物特 征用于身份識(shí)別，如果融合掌靜脈和掌紋的特征，無疑能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。
[0004] 發(fā)明公開號(hào)為CN101833647B的專利："掌紋圖像的獲取設(shè)備及掌紋圖像處理方 法"，公開了一種采集掌紋圖像的裝置及識(shí)別方法，但是掌紋結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，僅僅依靠掌紋 結(jié)構(gòu)進(jìn)行身份識(shí)別存在一定的安全隱患。
[0005] 發(fā)明公開號(hào)為CN101196987B的專利："在線掌紋、手掌靜脈圖像身份識(shí)別方法及 其專用采集儀"。公開了一種能夠采集掌紋和掌靜脈的裝置，但是其采集過程為交替打開可 見光LED和近紅外LED，從而分別獲取掌紋和掌靜脈圖像。由于拍攝的交替性，該方法無法 同時(shí)捕獲到區(qū)域完全一致的掌紋和掌靜脈圖像；由于光源切換時(shí)攝像機(jī)成像的過程需要一 定的時(shí)間，導(dǎo)致了識(shí)別總時(shí)間增加；另外，近紅外手掌靜脈圖像對(duì)比度較低，該方法并未研 究有效的圖像增強(qiáng)方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的是提供一種能夠同時(shí)采集手掌靜 脈和掌紋圖像的裝置，并采用上述裝置獲得手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)和分割方法。
[0007] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種單鏡頭下同時(shí)采集手掌靜脈 和掌紋圖像的裝置，所述裝置包括： 殼體，四面封閉，前部開孔用于安裝鏡頭； 鏡頭，穿過殼體，能夠同時(shí)透過可見光線以及近紅外光線，用于對(duì)手掌圖像進(jìn)行采集； 光源組，環(huán)繞鏡頭，光線射向鏡頭正前方，用于對(duì)手掌進(jìn)行照明和補(bǔ)光； 環(huán)狀均光材料，設(shè)置在光源組正前方，大小能夠完全遮擋住光源組，用于形成均勻光 線； CCD傳感器組，設(shè)置在殼體內(nèi)，用于采集透過鏡頭的圖像； 鏡片組，設(shè)置在殼體內(nèi)，用于將透過鏡頭的圖像傳送給CCD傳感器組； 控制存儲(chǔ)用PC，連接CCD傳感器組，用于將接收到的手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)和 分割處理，并進(jìn)行儲(chǔ)存。
[0008] 所述光源組包括近紅外LED光源組和可見白光LED光源組，所述近紅外LED光源 組為8個(gè)850nm近紅外LED燈，可見白光LED光源組為8個(gè)可見白光LED燈。
[0009] 所述(XD傳感器組包括可見光C⑶傳感器和近紅外C⑶傳感器；所述可見光(XD 傳感器設(shè)置在鏡頭的正后方，且二者的中心軸在一條直線上，用于采集可見白光LED光源 組發(fā)射的光線經(jīng)手掌反射后，透過鏡頭的可見光掌紋圖像；所述近紅外CCD傳感器，設(shè)置在 殼體內(nèi)的上部，其正面朝向和水平面夾角為225度，用于采集近紅外LED光源組發(fā)射的光線 經(jīng)手掌反射后，透過鏡頭的近紅外手掌靜脈圖像。
[0010] 所述鏡片組包括兩個(gè)半透半反鏡片，第一半透半反鏡片設(shè)置在鏡頭和可見光CCD 傳感器中間，第一半透半反鏡片和水平面的夾角為67. 5度，用于傳遞透過鏡頭的可見光 線，同時(shí)反射透過鏡頭的近紅外光線至第二半透半反鏡片，第二半透半反鏡片反射近紅外 光線至近紅外C⑶傳感器。
[0011] 所述裝置還包括手掌放置支架和中指固定卡槽，所述手掌放置支架為設(shè)置在殼體 前部、鏡頭外部，用于限定手掌和鏡頭之間的距離，中指固定卡槽設(shè)置在手掌放置支架上， 用于保持采集手掌靜脈和掌紋圖像的一致性。
[0012] -種同時(shí)采集手掌靜脈和掌紋圖像的方法，包括以下步驟： (1) 將手掌放置在鏡頭前15cm，通過可見光CCD傳感器和近紅外CCD傳感器獲得手掌 靜脈和掌紋圖像； (2) 對(duì)采集到的手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行分割； (3) 基于Retinex迭代濾波對(duì)手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)； (4) 對(duì)增強(qiáng)后的手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行二值化分割； (5) 對(duì)二值化后的圖像中的手掌靜脈和掌紋結(jié)構(gòu)進(jìn)行真實(shí)性判斷，去除噪聲和虛假結(jié) 構(gòu)。
[0013] 所述步驟2采用刪除所采集圖像四周各50個(gè)像素。
[0014] 所述步驟3包括以下步驟： (1) 用3*3的均值濾波器對(duì)分割后的手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行平滑濾波去噪處理，采 用下才.
其中ic(x，y)是感興趣區(qū)域分割后的手掌靜脈和掌紋圖像，i(x，y)是平滑濾波去噪后 的圖像； (2) 采用改進(jìn)的Retinex算法對(duì)手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)： A、 采用下式計(jì)算圖像每個(gè)像素點(diǎn)鄰域像素的變化程度d(x，y): d(X，y)= 11 (X，y+1)-I(X，y-1) |+11 (x+1，y)-I(x-1，y) 其中I(x，y)是攝像機(jī)拍攝的圖像，d(x，y)是每個(gè)像素點(diǎn)的左右像素差值以及上下像 素插值的絕對(duì)值的和； B、 采用下式計(jì)算動(dòng)態(tài)濾波窗函數(shù)： w(x,y) = (1+0. 5d2(x,y)) 1 C、 使用動(dòng)態(tài)濾波窗函數(shù)w(x,y)對(duì)圖像I(x,y)的每個(gè)元素進(jìn)行迭代濾波20次，計(jì)算環(huán) 境光分量L(x,y):
Lt+1 (X，y) =max(L' t+1 (x,y),Lt (x,y)) 其中：Ln(x,y) =
I(x,y) 兵甲Ux，y)是原陽揃入圖傢，Ux，y)是求得的環(huán)境光分量。上述過程為迭代過程，初 始L。(X，y) =I(X，y)，N(X，y)是濾波窗w(X，y)的3*3鄰域的累加和； D、 采用Retinex算法，計(jì)算增強(qiáng)后的圖像R(x，y)，并歸一化到[0，1]; R(x，y) =logl(x,y)-logL(x,y) R〇 (X，y) =(R(X，y)-min(R)) /(max(R)-min(R)) Rc(x，y)為均衡和增強(qiáng)后的手掌靜脈和掌紋圖像； (3)對(duì)手掌靜脈和掌紋圖像進(jìn)行對(duì)比度拉伸處理： A、R0(x，y)=0 如果R0(x，y)〈0.6 R〇(x，y)=2*R0(x，y)-l如果R0(x，y)彡 0.6 B、 使用灰度余弦變換對(duì)圖像進(jìn)行灰度拉伸處理，得到& (X，y)，計(jì)算公式如下： Ri(χ,y) =l-cos(0. 5* 31 *R〇 (x,y)) C、 使用3*3的高斯平滑濾波器對(duì)Rjx，y)進(jìn)行濾波去噪處理。
[0015] 所述步驟4中使用全局二值化的方法對(duì)手掌紋和手掌靜脈圖像進(jìn)行分割，手掌紋 的最優(yōu)分割閾值為〇. 45,手掌靜脈圖片的最優(yōu)分割閾值為0. 55。
[0016] 所述步驟5包括以下步驟： (1) 利用形態(tài)學(xué)操作對(duì)分割后的圖片進(jìn)行處理，首先進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹消除小孔洞，同時(shí) 連接小的間隙，再利用形態(tài)學(xué)腐蝕恢復(fù)原始掌靜脈和掌紋的寬度； (2) 去除二值化圖像中小的黑斑點(diǎn)噪聲； (3) 去除虛假掌靜脈和掌紋結(jié)構(gòu)。
[0017] 本發(fā)明的有益效果是：（1)本發(fā)明使用一個(gè)鏡頭同時(shí)采集掌靜脈和掌紋圖片，保 障了掌靜脈圖片和掌紋圖片的區(qū)域一致性；（2)使用半透半反鏡片，對(duì)同一個(gè)鏡頭下不同 波長(zhǎng)的光線進(jìn)行分離，再利用近紅外CCD傳感器和可見光CCD傳感器分別采集到掌靜脈和 掌紋的圖片，保障了掌靜脈和掌紋圖片的清晰度；（3)本發(fā)明的掌靜脈和掌紋圖像增強(qiáng)和 分割算法能夠克服手掌區(qū)域的灰度值不均現(xiàn)象，準(zhǔn)確的區(qū)分出掌靜脈，掌紋以及皮膚區(qū)域， 且該方法的計(jì)算復(fù)雜度較小，在corei7-3770, 3. 4GHz，4G內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上，對(duì)160*120大 小的掌靜脈和掌紋圖片的處理時(shí)間的平均值約〇.ls，符合實(shí)時(shí)計(jì)算的要求。
【附圖說明】
[0018] 圖1是實(shí)施例掌靜脈和掌紋圖像采集裝置的剖面圖。
[0019] 圖2是實(shí)施例掌靜脈和掌紋圖像采集裝置的外部結(jié)構(gòu)圖。
[0020] 圖3是實(shí)施例掌靜脈和掌紋圖像采集，增強(qiáng)和分割流程圖。
[0021] 圖4是實(shí)施例掌靜脈（a)和掌紋（b)圖片感興趣區(qū)域分割結(jié)果圖。
[0022] 圖5是實(shí)施例掌靜脈（a)和掌紋（b)圖片增強(qiáng)效果