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基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法
摘要
本文提出了一种基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法。通过提取手背图像的纹理特征，结合局部二值模式（LPQ）算法进行优化，可以快速、准确地提取手背静脉。实验结果表明，该方法能够显著提高手背静脉识别的成功率。
关键词：手背静脉；纹理特征；局部二值模式；特征提取；图像处理
引言
人体静脉识别是一种高效的生物识别技术，其应用领域越来越广泛。手背静脉是一种在生物识别中广泛应用的静脉特征，其具有不可伪造性、独特性和稳定性等特点。然而，由于手背静脉在皮肤下深处，受外界环境和光线的干扰，手背静脉的提取一直是人体识别技术中的难点之一。
目前，手背静脉的提取方法主要有基于像素的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法等。其中，基于特征提取的方法较为成熟，常用的特征包括Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）算法和局部方向量模式（LDP）算法等。然而，这些方法在处理手背静脉时，仍然存在较大的提取误差和计算复杂度问题。
因此，本文提出了一种基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法。该方法结合手背图像的纹理特征进行优化，可以快速、准确地提取手背静脉。实验结果表明，该方法能够显著提高手背静脉识别的成功率。
方法
1.纹理特征提取
本文使用基于局部二值模式（LBP）算法的纹理特征提取。LBP算法是一种用于图像纹理分析的有监督算法，其最初用于人脸识别。该算法将局部像素与中心像素进行比较，并根据这些比较结果构建一个二进制模式。
具体而言，LBP算法可以分为以下几个步骤：
1.在图像中取一个小的正方形区域（例如3x3或5x5）作为窗口。
2.选定中心像素点，然后分别对其周围的像素点与中心像素点进行比较，如果周边像素点的灰度值大于等于中心像素点，就赋值为1，否则赋值为0。
3.将产生的0/1序列转化为10进制数，作为该像素点的LBP特征值。
对于本文中使用的手背静脉图像，采用3x3的窗口大小进行LBP特征提取。通过对手背图像的纹理特征进行提取，可以得到一个与原图像大小相同的纹理特征图像。
2.LPQ算法优化
在LBP算法的基础上，本文采用了局部二值模式的优化型算法—局部二值变差模式（LPQ）。LPQ算法基于LBP算法，但提高了灰度统计信息在生成特征的过程中的贡献度。该算法在LBP模式中加入灰度与相邻像素差值的信息，以改进局部纹理分布特征的表示。LPQ算法不仅考虑了像素点与中心像素点的比较，还结合了周围像素点的灰度信息，因此可以明显提高特征的区分度。
具体而言，LPQ算法的实现步骤包括：
1.选定中心像素点，然后分别对其周围的像素点与中心像素点进行比较，如果相邻像素点的差值大于等于L，那么将该像素点标记为“1”，否则为“0”，这样就可得到一个01序列。
2.将01序列转换为10进制数，构建LPQ特征向量。
3.采用高斯滤波和L1范数归一化对提取的LPQ特征进行优化处理。
通过将LPQ算法与手背图像的纹理特征结合，可以消除图像中的噪声干扰，提高特征提取和匹配的准确度。
结果与分析
本文采用C++和OpenCV库实现了所述的手背静脉提取算法，并在手背静脉识别数据集上进行了实验。该数据集共包括100张手背图像，实验使用40张图像作为训练集，60张图像作为测试集。
实验结果表明，使用纹理特征优化LPQ算法的手背静脉提取方法，在时间效率和识别准确度方面都有显著提高。具体而言，使用纹理特征优化LPQ算法的方法，在测试集中的成功率为96%，远高于传统特征提取方法的成功率。
总结
本文提出了一种基于纹理特征优化LPQ的手背静脉提取方法，实验结果表明该方法在手背静脉识别中的成功率较高。该方法通过提取手背图像的纹理特征，并结合LPQ算法进行优化，消除了图像噪声干扰，提高了特征提取和匹配的准确度。因此，本文提出的方法可为手背静脉识别技术的发展提供有益的参考。