CN103984925A - 一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法 - Google Patents

一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法 Download PDF

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本发明公开了一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，包括：处理器发送初始信号对红外光源电压进行初始化；从初始电压信号V0开始，处理器向红外光源发送一系列间隔一定数值的由小到大的不同电压信号Vi，每发送一次电压信号，图像采集装置都对手指静脉图像进行采集，并分别用数值Li对静脉信息丰富程度进行量化；找出静脉信息丰富程度量化值Li中的最大值Lmax，其对应的电压信号VL即为最终的用于手指静脉图像采集的红外光源所需电压。本发明根据不同采集者手指的特点自动调整手指静脉识别装置中红外光源的亮度，使最终采集到的图像的静脉信息丰富程度最高，从而提高了采集到的图像的质量，保证了整个系统的识别率。

Description

一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法
技术领域
本发明属于生物特征识别领域，尤其涉及一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法。
背景技术
生物特征识别技术相比传统的密码、口令卡等保密措施，生物特征为人体本身具有，不会存在丢失或忘记等问题，因此生物特征识别在很多领域都具有很好地应用前景。近年来生物特征识别技术发展的很快，诸如指纹识别，虹膜识别，人脸识别，语音识别等技术，已经深入人们的日常生活中，甚至是军事，金融，国家安全等国家重要的支柱领域。
手指静脉识别是生物特征识别的一种，利用人体手指部位的静脉信息进行识别认证，静脉识别技术具有以下主要优势：一、不会遗失，不会被窃，不存在记忆密码的负担；二、属于人体内部信息，不受表皮状况及外界环境的影响，不存在磨损问题；三、适用人群广，准确率高，不易复制，不以伪造，安全便捷；四、非接触，用户接受度高。
目前手指静脉识别技术主要采用透射式手指静脉采集，受制于透射式采集原理，采集设备不宜微型化，所以不便于集成在便携式嵌入式设备中。
反射式手指静脉采集，采用近红外光反射原理采集手指静脉，设备可以做的非常小，便于集成在便携式嵌入式设备中进行身份验证。然而，反射式手指静脉采集，对近红外光照条件非常敏感：近红外光照过弱会导致采集的图像过暗，静脉信息不明显，从而导致识别失败；近红外光照过强会引起手指区域反光过强，导致采集的图像中手指区域过亮将静脉信息淹没，从而导致识别失败。因此，在反射式手指静脉识别中光照控制是非常重要的一环，它直接影响到整个系统的识别率。
目前，针对反射式手指静脉识别设备的光源自动调整方法的研究并不多见。现有的手指静脉采集识别装置的光源强度自动调整的方法，大都针对透射式手指静脉采集装置，且存在如下缺点:
1.涉及到的处理算法复杂，计算强度大，影响系统的识别效率。
2.现有的调整方法都是根据图像的亮度信息进行的调整，而不是基于静脉信息的丰富程度，所以调整结果不够准确。
3.由于工作原理的不同，针对透射式识别设备的调整方法，在反射式设备中不适用。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法。该方法能够实现自动控制反射式手指静脉识别设备中的近红外光照强度，从而提高采集到的图像的质量，进而提高整个系统的识别率。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，包括以下步骤：
(1)待检测区域有手指放入时，处理器发送初始信号对红外光源电压进行初始化；
(2)从初始电压信号V0开始，处理器向红外光源发送一系列间隔一定数值的由小到大的不同电压信号Vi，每发送一次电压信号，图像采集装置都对手指静脉图像进行采集，处理器判断采集到的手指静脉图像判断静脉信息的丰富程度，并分别用数值Li对静脉信息丰富程度进行量化；其中，V0<Vi<Vm，Vm为处理器向红外光源发送的电压信号的最大阈值；
(3)找出静脉信息丰富程度量化值Li中的最大值Lmax，其对应的电压信号VL即为最终的用于手指静脉图像采集的红外光源所需电压。
所述步骤(2)中量化手指静脉图像的静脉信息丰富程度的方法为：
(2-1)将原始图像转换为灰度图，采用Otsu方法确定区分手指区域与背景区域的阈值，用此阈值对手指静脉图像进行二值化，然后根据连通域的大小去掉个别噪点，利用的得到的二值图像与原图像相乘去掉背景区域，得到去除背景的手指静脉图像；
(2-2)对步骤(2-1)中所得手指静脉图像进行方向矫正；
(2-3)对手指静脉图像进行滤波处理；
(2-4)利用高斯梯度算子计算滤波后的手指静脉图像的梯度图像；
(2-5)计算梯度图像上每个像素点梯度值的平均值即为手指静脉图像的静脉丰富程度量化值Li。
所述步骤(2-2)中对手指静脉图像进行方向矫正的方法为：对手指区域的方向进行归一化，利用手指间的指缝的走向信息，将所有图像中的指缝走向统一。
所述步骤(2-3)中对手指静脉图像进行滤波处理的具体方法为：利用方向滤波器，对手指静脉图像进行八个方向上的滤波，每个方向与相邻方向间隔22.5°，将滤波后的八个方向上的图像像素值求平均值得到滤波后的手指静脉图像。
所述步骤(2-4)中计算滤波后的手指静脉图像的梯度图像的方法为将滤波后的图像与高斯梯度算子卷积得到梯度图像。
所述步骤(2)或步骤(3)中的静脉信息是指拍摄出来的静脉图片中属于静脉的纹理，包含静脉在手指中的分布特征；静脉信息的丰富程度是指拍摄的静脉图片中静脉的清晰可辨程度。
本发明的有益效果是：
静脉图像的质量对后续识别处理有很大的影响，本方法提供了摄取静脉信息最为丰富的静脉图像的方法；该方法控制精细，根据所拍摄图像的静脉信息进行光强控制，控制结果准确，在控制光强下所拍摄的图像静脉信息最为丰富，从而提高了整个系统的识别性能。
本发明采用微处理器控制数模转换器(D/A)，加上放大电路对近红外光源的电压进行控制，成本低，效果好，控制精细；主要流程采用软件实现，降低了对硬件的要求，从而降低了成本。
本发明根据不同采集者手指的特点自动调整手指静脉识别装置中红外光源的亮度，使最终采集到的图像的静脉信息丰富程度最高，从而提高了采集到的图像的质量，保证了整个系统的识别率。
附图说明
图1是本发明光源光强自动调整方法的原理图；
图2是本发明手指静脉识别装置的近红外光源的光强自动控制方法的流程图；
图3是本发明判断静脉信息丰富程度所采用的算法流程图。
其中，1、处理器，2、D/A转换器，3、放大电路，4、近红外LED光源，5、近红外敏感微型相机。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
如图1所示，本发明在手指静脉识别装置的处理器1和近红外LED光源4之间依次串联D/A转换器2和放大电路3，处理器1向D/A转换器2发送数值，D/A转换器2将数字信号转换为模拟信号，模拟信号经放大电路3对近红外LED光源4电压进行控制，以此来控制近红外LED光源4的亮度。
采用自动光照调整方法目的是控制近红外光源强度，从而使拍摄到的静脉图像静脉特征更加清晰。
如图2所示，自动光照调整方法的过程是：
1)反射式手指静脉识别装置上电；
2)手指伸入待检测区域；
3)处理器1向D/A转换器2发送初始数值V0，D/A转换器2将数字信号转换为模拟信号，模拟信号经放大电路3对近红外LED光源4电压初始化，注意初始化电压为较低的电平；
4)在初始数值的基础上，处理器1向D/A转换器2发送一系列间隔一定数值的由小到大的不同电压信号Vi，从而使D/A转换器2从低到高输出不同电压，经过放大电路3控制近红外LED光源4的亮度，其中，V0<Vi<Vm，Vm为处理器向红外光源发送的电压信号的最大阈值；
5)近红外敏感微型相机5分别对采集每个电压信号下拍射到的手指静脉图像，处理器1根据所拍摄的手指静脉图像判断静脉信息的丰富程度，并分别用数值Li对静脉信息丰富程度进行量化；将每个电压信号V和对应的静脉信息丰富程度的量化值L进行一一对应存储；
6)找出静脉信息丰富程度量化值Li取得最大值Lmax时，处理器向D/A发送的数值VL，即为最终的近红外LED光源4所需电压信号。
令处理器1向D/A转换器2发送数值VL，经放大电路3后产生使得静脉信息最丰富时红外光源所需的电压。至此自动光照调整结束，通过此方法控制红外光源，使得拍照射到的图像静脉信息最为丰富，便于后续处理。
如图3所示，其中判断静脉信息丰富所采用的算法流程是：
1)利用OTSU算法将采集到的手指静脉图像进行二值化，二值化的结果通过判断连通域的大小去掉比较小的噪点，二值化的图像由不同大小的连通域(值为1的相互孤立的区域)组成，大小是指组成连通域的值为1的像素点的个数。存在于二值图像中的噪声(也是连通域，但是面积非常小)面积很小，可以根据这个特点去除面积比较小的噪声点
从而仅保留了手指区域，将是仅包含0,1的图像，手指区域为1，背景区域为0，将这个二值图像与原图相乘，结果保留了原图的手指区域而去除了背景区域。
2)对所的图片进行方向矫正，拍摄得到的手指可能会存在倾斜的问题，将手指区域的方向进行归一化，利用的信息是手指间的指缝的走向，将所有图像中的指缝走向统一；
3)利用方向滤波器，对手指图像进行八个方向上的滤波，每个方向与相邻方向间隔22.5°，将得到的八幅滤波后的图像像素值求平均得到图像X(八幅图像叠加，所得得结果除以8，得到八幅图像的平均图像X)，图像X中包含丰富的静脉信息；
4)利用高斯梯度算子与图像X进行卷积，得到梯度图像Y；
5)统计梯度图像每个像素点上的平均值作为静脉丰富程度量化值L。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，包括以下步骤：
(1)待检测区域有手指放入时，处理器发送初始信号对红外光源电压进行初始化；
(2)从初始电压信号V0开始，处理器向红外光源发送一系列间隔一定数值的由小到大的不同电压信号Vi，每发送一次电压信号，图像采集装置都对手指静脉图像进行采集，处理器判断采集到的手指静脉图像判断静脉信息的丰富程度，并分别用数值Li对静脉信息丰富程度进行量化；其中，V0<Vi<Vm，Vm为处理器向红外光源发送的电压信号的最大阈值；
(3)找出静脉信息丰富程度量化值Li中的最大值Lmax，其对应的电压信号VL即为最终的用于手指静脉图像采集的红外光源所需电压。
2.如权利要求1所述的一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，所述步骤(2)中量化手指静脉图像的静脉信息丰富程度的方法为：
(2-1)将原始图像转换为灰度图，采用Otsu方法确定区分手指区域与背景区域的阈值，用此阈值对手指静脉图像进行二值化，然后根据连通域的大小去掉个别噪点，利用的得到的二值图像与原图像相乘去掉背景区域，得到去除背景的手指静脉图像；
(2-2)对步骤(2-1)中所得手指静脉图像进行方向矫正；
(2-3)对手指静脉图像进行滤波处理；
(2-4)利用高斯梯度算子计算滤波后的手指静脉图像的梯度图像；
(2-5)计算梯度图像上每个像素点梯度值的平均值即为手指静脉图像的静脉丰富程度量化值Li。
3.如权利要求2所述的一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，所述步骤(2-2)中对手指静脉图像进行方向矫正的方法为：
对手指区域的方向进行归一化，利用手指间的指缝的走向信息，将所有图像中的指缝走向统一。
4.如权利要求2所述的一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，所述步骤(2-3)中对手指静脉图像进行滤波处理的具体方法为：
利用方向滤波器，对手指静脉图像进行八个方向上的滤波，每个方向与相邻方向间隔22.5°，将滤波后的八个方向上的图像像素值求平均值得到滤波后的手指静脉图像。
5.如权利要求2所述的一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，所述步骤(2-4)中计算滤波后的手指静脉图像的梯度图像的方法为将滤波后的图像与高斯梯度算子卷积得到梯度图像。
6.如权利要求1所述的一种手指静脉识别装置的光源光强自动控制方法，其特征是，所述步骤(2)或步骤(3)中的静脉信息是指拍摄出来的静脉图片中属于静脉的纹理，包含静脉在手指中的分布特征；静脉信息的丰富程度是指拍摄的静脉图片中静脉的清晰可辨程度。
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