一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105975974A(43)申请公布日2016.09.28(21)申请号201610305334.9(22)申请日2016.05.10(71)申请人深圳市金脉智能识别科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区海天二路14号软件产业基地5栋座5楼(72)发明人张宇明张瑞芳张倩(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人罗满(51)Int.Cl.G06K9/46(2006.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书9页附图3页(54)发明名称一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法(57)摘要本发明公开了一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法，该方法包括：从采集设备中获取原始的手指静脉图像；对原始的手指静脉图像进行超高像素分割，得到超高像素图像；对原始的手指静脉图像进行Sobel算子边缘检测，并进行图像去噪，得到手指边缘图像；获得超高清像素图像和手指边缘图像的重叠点；依据重叠点确定追踪点，对超高像素图像进行边缘追踪，得到完整的手指边缘图像；对完整的手指边缘图像进行修正，获得背景模糊的手指静脉图像；对背景模糊的手指静脉图像进行角度校正、高度裁剪、宽度裁剪和归一化，得到ROI图像。该方法实现提取的ROI图像具有完整的手指边界轮廓，具有良好的分割效果。CN105975974ACN105975974A权利要求书1/1页1.一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法，其特征在于，包括：从采集设备中获取原始的手指静脉图像；对所述原始的手指静脉图像进行超高像素分割，得到超高像素图像；对所述原始的手指静脉图像进行Sobel算子边缘检测，并进行图像去噪，得到手指边缘图像；获得所述超高清像素图像和手指边缘图像的重叠点；依据所述重叠点确定追踪点，对所述超高像素图像进行边缘追踪，得到完整的手指边缘图像；对所述完整的手指边缘图像进行修正，获得背景模糊的手指静脉图像；对所述背景模糊的手指静脉图像进行角度校正、高度裁剪、宽度裁剪和归一化，得到ROI图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始的手指静脉图像进行超高像素分割，包括：将所述原始的手指静脉图像转换为CIELAB颜色空间的XY坐标下的5维特征向量；对所述5维特征向量构造度量标准，对图像像素进行局部聚类，并设置预分割的超像素的数量，生成紧凑均匀的超像素块。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述重叠点确定追踪点，包括：随机地选择所述超高像素图像和手指边缘图像中手指长度三分之一到二分之一的重叠点中的一点作为手指边缘的追踪点。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述超高像素图像进行边缘追踪，包括：在所述超高像素图像中，将上下手指边缘的追踪点分别向手指的指尖和指跟方向追踪。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述完整的手指边缘图像进行修正，获得背景模糊的手指静脉图像，包括：对所述完整的手指边缘图像进行修正，得到修正的手指边缘图像；对所述修正的手指边缘图像进行形态化运算和再二值化操作，获得再二值的手指图像；将所述手指图像与转化为灰度图像的原始图像进行点乘运算，得到背景模糊化的手指静脉图像。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述角度校正、高度裁剪、宽度裁剪的过程为：利用手指中线对所述背景模糊的手指静脉图像进行角度矫正，获得角度矫正后的手指静脉图像；利用手指关节的投影值确定角度矫正后的手指静脉图像中手指的高度，获得高度剪裁后的手指静脉图像；利用手指边缘轮廓的内切线确定高度裁剪后的手指静脉图像中手指的宽度。7.如权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述归一化包括尺寸归一化和灰度归一化。2CN105975974A说明书1/9页一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法技术领域[0001]本发明涉及的模式识别技术领域，特别是涉及一种手指静脉识别中提取ROI图像的方法。背景技术[0002]手指静脉识别中ROI的提取是指直接通过采集设备得到的图片，图片中包含了噪声以及许多与识别无关的背景信息，为了保证系统提取特征的有效性和匹配的精确性，因此需要从图片中抠出所需要的东西，即手指区域的图像(ROI)。[0003]目前，常见的手指静脉识别中提取ROI的方法，主要是基于Sobel算子边缘检测，即为：先将原始图片进行Sobel边缘检测；选择手指上下边缘宽度相等且数量最多的区域，获得手指的再二值化图像；模糊手指背景；对发生旋转的图像进行角度矫正；使用固定值定位手指高度；横向宽度由手指边缘的内切线决定；图像归一化处理。[0004]但是，基于Sobel算子的方案，仅仅针对于HKPU-FV的数据包分割的ROI比较理想，但是对于SDUMLA-FV、UTFV、THU-FV、M