CN107392170A - 一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法,该方法结合了形态学滤波和邻域搜索方法,算法首先提取手掌轮廓并对其进行归一化方向矫正和截取感兴趣区域(ROI)。然后,提出一种新的平滑模板和3个特异性方向检测模板,利用形态学滤波法对掌纹主线进行粗提取。最后,确定生长于粗提取主线上的搜索起始点,对掌纹ROI灰度图像在两个方向上采用邻域搜索算法提取掌纹主线。在公开掌纹数据库上进行实验,验证本发明算法的有效性。实验结果表明:本发明算法能提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线,有效屏蔽与主线不同方向上的干扰,避免了皱褶和噪声的错提取。
Description
技术领域
本发明属于数值图像处理技术领域,具体设计了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法, 以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的掌纹主线特征提取方法。
背景技术
掌纹是位于人体体表的一种遗传因子,具有个体特异性和终身不变性,遗传学的研究表明:人体的遗传性病变会体现在掌纹主线上。医学研究表明:精神分裂、咬合不正、乳腺肿瘤、支气管哮喘等病人的掌纹主线与健康对照组存在明显差异,因此提取完整、符合自然生长规律的掌纹主线作为疾病的特异性特征,对无创的早期诊断具有重要意义。
目前,掌纹主线特征的提取人员主要有两类,一类是医学研究者,靠人眼视觉手工提取。手工提取的掌纹主线可靠性及一致性差,对与掌纹主线与疾病相关性研究的准确性也因人而异。此外,由于手工计算的局限性,现有的特征测量方法多是对视觉可见特征进行定性或近似的描述,再加之人眼视觉对掌纹局部细节特征可分辨性差而且手工提取困难,极大地减缓了研究的进度。
另一类是计算机专家,利用检测算法自动提取掌纹主线特征,用于身份识别。目前常用的主线提取算法有:基于边缘检测算法、基于方向建模的算法和基于数学形态学的提取算法等。基于边缘检测的主线提取的皱褶较多或提取的线特征含有大量噪声。基于方向建模的主线提取算法利用提取出的直线段模拟出原始的掌纹线,因此提取出的纹线不连续。基于数学形态学的主线提取算法在搜索过程中容易产生分叉而导致提取的主线形态失真或提取出主线包含较深褶皱的信息。
总之,用于身份识别领域的掌纹主线提取方法只需要提取部分匹配识别的特征点,无需提取出完整的掌纹主线。而研究掌纹主线与疾病相关性时,需要提取清晰、完整的掌纹主线。因此当前身份识别领域的掌纹主线提取算法用于研究主线与疾病相关性时,存在以下问题:①提取过程中难以区分掌纹主线和较深的掌纹皱褶,容易错提取出皱褶线;②提取出的掌纹主线形态失真,不符合实际生长规律。
因此,本发明提出了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法,该方法结合形态学滤波和邻域搜索算法,力求解决现有方法的局限性,以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的特征提取方法。本发明算法首先提取手掌轮廓并对其进行归一化方向矫正和截取感兴趣区域(ROI)。然后,提出一种新的平滑模板和3个特异性方向检测模板,利用形态学滤波法对掌纹主线进行粗提取。最后,确定生长于粗提取主线上的搜索起始点,对掌纹ROI灰度图像在两个方向上采用邻域搜索算法提取掌纹主线。实验结果表明:本发明算法能提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线,有效屏蔽与主线不同方向上的干扰,避免了皱褶和噪声的错提取。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线,有效屏蔽与主线不同方向上的干扰,避免了皱褶和噪声的错提取,以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的掌纹主线特征提取方法。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法,具体步骤为:
步骤一、掌纹图像预处理;
(1)图像二值化。Otsu算法二值化输入的掌纹图像;
(2)提取手掌轮廓;
(3)用圆盘法定位指根点;
(4)图像旋转矫正;
(5)截取ROI并归一化,掌纹主线在方向上具有一致性。
步骤二、掌纹主线粗提取。
设掌纹ROI图像信号为 。本发明提出一种新的平滑模板,所述的平滑模板H为:
首先用平滑模板 对图像进行平滑:
(1)
引入三个方向结构元素 ,所述结构元素为:
依次选择结构元素 对平滑后的图像 进行形态学Bottom-hat变换:
(2)
而后采用恰当的阈值对 进行H-极大值变换,将处理后的图像用Otsu方法二值化处理,并采用形态学处理填补孔洞、适度膨胀后得到 ,融合三个方向的二值图,得到底帽变换的二值图:
(3)
为了避免二值图中的主线粘连的情况,还需采用“矩形”结构元素对BW进行开操作,断开主线之间的粘连,保证每条主线都是一个单连通区域。
步骤三、定位搜索起始点。
(1) 对二值图中的单连通区域按面积从大到小进行排序,保留前3个连通区域;
(2) 对粗提取出的掌纹主线进行形态学收缩(shrink)处理,使没有孔洞的区域收缩成一个点;
(3) 统计主线点的5×5邻域中所有像素点的灰度值,拥有最小灰度值的点将成为主线搜索的起始点。
步骤四、提取掌纹主线。
Step1:确定搜索方向。由于掌纹主线的走向具有规律性,所以搜索方向定为向左下角和右上角两个方向;
Step2:确定下一个主线点。在 的邻域中,采用一个长度为3像素的“探针”,以p点为起点,分别向3个搜索方向“刺探”。分别统计方向 上的“探针”所经过像素的平均灰度值 。在其中求出 ,也就是平均灰度值最小的方向作为主线的跟踪方向。那么,下一个主线点就是 “探针”在该方向上的中央像素点;
Step3:更新当前点坐标,继续搜索;
Step4:进行搜索终止判定;
Step5:保存主线。主线点标记为1(黑色),其他为0(白色)。
本方法提取的掌纹图像与Sobel 算子以及数学形态学结合模板匹配的方法结果对比: Sobel算子检测出的掌纹连续性差、噪声多,并且由于掌纹由两个阶跃边缘组成,所以双边缘现象不可避免;数学形态学结合模板匹配的方法提取出的掌纹线连续性佳、定位准确,但是这种基于全局的检测方法不可避免地提取出了皱褶和阴影。本发明方法相对于全局检测法有效地避免了主线区域以外的噪声干扰,提取出的掌纹主线完整、纯粹、自然。
与现有的技术相比,本发明的有益效果为:提出了一种新的平滑模板和3个特异性方向检测模板,利用形态学滤波法对掌纹主线进行粗提取。确定生长于粗提取主线上的搜索起始点后,提出了对掌纹ROI灰度图像在两个方向上采用邻域搜索的方法提取掌纹主线。实验结果表明:提出的平滑模板和3方向检测模板,能屏蔽与主线方向不同的皱褶和噪声,提取出较为理想的掌纹主线;提出的邻域搜索算法,能提取出符合自然生长规律的掌纹主线。
附图说明
图1为图像旋转矫正方法的示意图;
图2为确定掌纹主线搜索方向的示意图;
图3为确定主线点方法的示意图;
图4:本发明提出的掌纹主线提取方法的流程图。
具体实施方式
实施例1:下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
步骤一、掌纹图像预处理。
(1)图像二值化。Otsu算法二值化输入的掌纹图像;
(2)提取手掌轮廓;
(3)用圆盘法定位指根点;
(4)图像旋转矫正。提出了一种用指根点对掌纹图像进行矫正的方法。如图1所示,点A和点B分别是食指与中指、中指与无名指之间的指根点。设A、B两点的坐标分别为和,如果 ,即A、B两点位于同一条竖直线上,则说明手掌的摆放处于正确的位置,不需要矫正,否则按照下面的步骤计算矫正方向及旋转角度:
Step1:连接A和B,得到直线AB。过点B做一条垂线,得到直线BO;
Step2:计算直线AB与BO之间的夹角,记为 。当 时,此时A点在B点左侧,图像顺时针旋转 ;当 时,此时A点在B点右侧,图像逆时针旋转;
(5)截取ROI并归一化。用最大内切圆的内接正方形来截取ROI,并将截取出的图像归一化成128×128的大小。
步骤二、掌纹主线粗提取。
设掌纹ROI图像信号为 ,对掌纹ROI图像进行归一化旋转矫正后,掌纹主线在方向上具有一致性。本发明提出一种新的平滑模板 和新的三个方向结构元素进行形态学处理。
三方向结构元素
首先用平滑模板 对图像进行平滑:
(1)
对于平滑后的图像,依次选择结构元素 ,进行形态学Bottom-hat变换:
(2)
而后采用恰当的阈值对 进行H-极大值变换,将处理后的图像用Otsu方法二值化处理,并采用形态学处理填补孔洞、适度膨胀后得到 ,融合三个方向的二值图,得到底帽变换的二值图:
(3)
为了避免二值图中的主线粘连的情况,还需采用“矩形”结构元素对BW进行开操作,断开主线之间的粘连,保证每条主线都是一个单连通区域。
步骤三、定位搜索起始点。
(1) 对二值图中的单连通区域按面积从大到小进行排序,保留前3个连通区域;
(2) 对粗提取出的掌纹主线进行形态学收缩(shrink)处理,使没有孔洞的区域收缩成一个点;
(3) 统计主线点的5×5邻域中所有像素点的灰度值,拥有最小灰度值的点将成为主线搜索的起始点。
步骤四、提取掌纹主线。
Step1:确定搜索方向。由于掌纹主线的走向具有规律性,所以搜索方向定为向左下角和右上角两个方向,如图2所示。
以向左下角搜索为例,设当前像素为p(x, y),那么在p的8邻域中,可供搜索的像素点有3个,分别是(x-1,y)、(x-1,y-1)、(x,y-1)。将搜索方向旋转180°可以得到向右上角的搜索方向,可供搜索的像素点也有3个,分别是(x+1,y)、(x+1,y+1)、(x,y+1)。
Step2:确定下一个主线点。在的邻域中,采用一个长度为3像素的“探针”,以p点为起点,分别向3个搜索方向“刺探”。以左下角搜索为例,如右图所示,黑色像素是已经搜索到的主线,圆圈标记的像素是 ,从p 点出发的黑线代表“探针”,分别统计方向 上的“探针”所经过像素的平均灰度值 :
(4)
(5)
(6)
在其中求出 ,也就是平均灰度值最小的方向作为主线的跟踪方向。那么,下一个主线点就是 “探针”在该方向上的中央像素点。
Step3:更新当前点坐标,继续搜索。
Step4:进行搜索终止判定。终止条件采用灰度值和灰度方差两项因素综合判定:
(1)设定一个灰度阈值T,若当前点的灰度值超过阈值,或其3×3邻域的灰度平均值超过阈值,则认为当前邻域内亮度较大,其判定公式如下:
(7)
(2)设定一个方差阈值V,若当前点的5×5邻域内所有像素点灰度值的方差小于阈值,则认为当前邻域内的像素灰度值基本无变化,其判定公式如下:
(8)
其中, 表示5×5邻域中的像素点,μ为邻域的平均灰度值。
当且仅当点p同时符合上述两个条件时,即点p亮度过大,且其周围区域无明显灰度变化时,则认为p点周围不存在主线点,终止搜索。
Step5:保存主线。主线点标记为1(黑色),其他为0(白色)。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是本领域熟练技术人员应当理解,这些仅是举例说明,可以对本实施方式作出多种变更或修改,而不背离本发明的原理和实质,本发明的保护范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (2)
1.一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法,其特征在于该方法依照下列步骤实施:
步骤一,掌纹图像预处理
图像二值化;
提取手掌轮廓;
用圆盘法定位指根点;
图像旋转矫正;
截取ROI并归一化,使掌纹主线在方向上具有一致性;
步骤二、掌纹主线粗提取
设掌纹ROI图像信号为,本发明提出一种新的平滑模板,所述的平滑模板H为:
首先用平滑模板对图像进行平滑:
(1)
引入三个方向结构元素,所述结构元素为:
依次选择结构元素对平滑后的图像进行形态学Bottom-hat变换:
(2)
而后采用恰当的阈值对进行H-极大值变换,将处理后的图像用Otsu方法二值化处理,并采用形态学处理填补孔洞、适度膨胀后得到,融合三个方向的二值图,得到底帽变换的二值图:
(3)
为了避免二值图中的主线粘连的情况,还需采用“矩形”结构元素对BW进行开操作,断开主线之间的粘连,保证每条主线都是一个单连通区域;
步骤三,定位搜索起始点
(1) 对二值图中的单连通区域按面积从大到小进行排序,保留前3个连通区域;
(2) 对粗提取出的掌纹主线进行形态学收缩(shrink)处理,使没有孔洞的区域收缩成一个点;
(3) 统计主线点的5×5邻域中所有像素点的灰度值,拥有最小灰度值的点将成为主线搜索的起始点;
步骤四,提取掌纹主线
Step1:确定搜索方向;
由于掌纹主线的走向具有规律性,所以搜索方向定为向左下角和右上角两个方向;
Step2:确定下一个主线点;在的邻域中,采用一个长度为3像素的“探针”,以p点为起点,分别向3个搜索方向“刺探”;分别统计方向上的“探针”所经过像素的平均灰度值;在其中求出,也就是平均灰度值最小的方向作为主线的跟踪方向;那么,下一个主线点就是 “探针”在该方向上的中央像素点;
Step3:更新当前点坐标,继续搜索;
Step4:进行搜索终止判定;
Step5:保存主线,主线点标记为1(黑色),其他为0(白色)。
2.如权利要求1所述的一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法,其特征在于掌纹图像预处理过程中,采用“矩形”结构元素对BW进行开操作,断开主线之间的粘连,保证每条主线都是一个单连通区域。
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