CN107977935A - 一种掌静脉图像纹理滤波增强方法 - Google Patents
一种掌静脉图像纹理滤波增强方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，具体步骤如下：利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合；通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；根据Retinex理论继续消除光照不均问题；进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图。本发明具有获得对比度更强、更稳定的掌静脉特征等优点。
Description
技术领域
本发明涉及人体生物特征识别技术领域，具体来说是一种掌静脉图像纹理滤波增强方法。
背景技术
近年来，生物特征识别技术一直受到广泛关注，生物特征识别是指运用人体本身所独有的生理特性和行为特征来进行人体身份鉴定。传统的身份认证有钥匙，集成电路卡和密码等，现代生物特征识别有指纹识别、声纹识别、脸部识别、步态识别、和虹膜识别等，现代生物特征识别相对于传统身份识别具有不会丢失遗忘，防伪系数更高等特点，所以，现代生物特征识别在很多领域得到了广泛的应用。
现代生物特征识别技术中的各个识别技术有着不同的优缺点：指纹识别因其研究最早，技术相对成熟，目前占据市场较多，但指纹识别最大的缺点是可复制性高，容易被伪造，所以在安防等级要求高的场所不能被应用；声纹识别成本较低，获取语音信息简单，但人的声音具有易变性，很容易受到个人情绪，身体状况的变化而改变，同时随着年龄的增长，声音特征也会变化，多人混合说话和环境噪音都会影响系统的识别性能，故阻碍着声纹识别的发展与推进；虹膜识别准确率较高，但佩戴眼镜和美瞳会对识别有一定影响，所以用户体验并不好；步态识别因采集较为繁琐，所以并不能很好的占据市场。
掌纹掌静脉识别技术是利用人掌纹特征和掌静脉特征融合实现身份认证，掌纹具有终身不变性，同时掌静脉是人体的内生理特征，不会磨损，认证需要活体认证，无法复制，故安全性较高，现有技术中掌静脉的识别存在着以下缺陷：由于每个人的掌静脉的粗细和位于皮下深度的多样性，使得在短时间内采集到非常清晰理想的掌静脉非常困难，现有技术采集到的掌静脉所拥有特征信息少，而且现有的非接触式掌静脉图像容易受到环境光噪声干扰，导致稳定的静脉纹线提取困难，如何快速的对静脉图像纹理滤波进行增强已成为当前重要的课题之一。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是为了克服现有的非接触式掌静脉图像容易受到环境光噪声干扰而导致稳定的静脉纹线提取困难的缺陷，而提供一种掌静脉图像纹理滤波增强方法。
本发明公开了一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，具体步骤如下：
(1)、利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合：
(1.1)、构建滤波器如下所述：
其中
其中的c即为基于空间距离的高斯权重，而kd(x)用来对结果进行单位化；
(1.2)、通过高斯滤波处理静脉纹中不稳定的细小纹理或者光线导致的噪声，同时考虑了像素间的空间位置上的关系，滤波中对于边缘的保持通过像素差值的强度来实现：
其中的s为基于像素间相似程度的高斯权重，kr(x)为对结果单位化因子，对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量滤波器：
上式中的单位化分部k(x)综合了两种高斯权重于一起而得到，其中的c与s计描述如下：
d(ξ，x)＝d(ξ-x)＝||ξ-x||
σ(φ，f)＝σ(φ-f)＝||φ-f||
其中，利用上述滤波器构建区域上离散化滤波单元，通过滑动滤波窗口进行滤波处理；
(2)、通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；
(3)、根据Retinex理论继续消除光照不均问题，构建理论方程：
I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)
I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量，即为实际需要的剔除光照不均匀问题的完美图片信息，为提取R(x,y)，对公式两边取对数，得到：
Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]；
此处以图像中的灰度亮度值的高斯模糊值作为实际环境光照射分量，求得对数空间下的剔除环境光照不均匀干扰的静脉图；
进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图。
作为优选，所述的步骤(1.2)中，通过滑动滤波窗口进行滤波处理的具体形式为
作为优选，所述的步骤(2)中，所述的Laplacian of Gaussian滤波器的定义为：
其中高斯卷积函数定义为：
作为优选，所述的步骤(2)中，加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的
作为优选，所述的步骤(3)中，对对数空间中的像素进行重建的公式为：
R(x,y)＝(Value-Min)/(Max-Min)*(255-0)
公式中Log[R(x,y)]的最大值为Max，最小值为Min，每个待重建像素值记为Value。
本发明解决上述技术问题提供的技术方案是：
本发明所述的掌静脉图像纹理滤波增强方法经过此三个大步骤的操作可以获得对比度更强，更稳定的掌静脉特征，其中，由于非接触式检测容易受到不均匀光照的影响，提取的静脉纹线在不同区域容易受到不均匀光照影响产生响应能量分布不均匀的问题，为此，步骤(3)中，根据Retinex理论继续消除光照不均问题，因此进一步提高了掌静脉特征。
附图说明
图1是实施例1中的128*128标准规格红外图转化成256级的灰度图；
图2是实施例1中的256级的灰度图的能量对比图；
图3是实施例1中的利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合得到的图；
图4是实施例1中的利用使用LoG滤波器进行边界增强得到的图；
图5是实施例1中的得到的静脉图。
具体实施方式
(1)、算法首先利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合：
(1.1)、构建滤波器如下所述：
其中
其中的c即为基于空间距离的高斯权重，而kd(x)用来对结果进行单位化；
(1.2)、通过高斯滤波处理静脉纹中不稳定的细小纹理或者光线导致的噪声，同时考虑了像素间的空间位置上的关系，滤波中对于边缘的保持通过像素差值的强度来实现：
其中的s为基于像素间相似程度的高斯权重，kr(x)为对结果单位化因子，对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量滤波器：
上式中的单位化分部k(x)综合了两种高斯权重于一起而得到，其中的c与s计描述如下：
d(ξ，x)＝d(ξ-x)＝||ξ-x||
σ(φ，f)＝σ(φ-f)＝||φ-f||
其中，利用上述滤波器构建区域上离散化滤波单元，通过滑动滤波窗口进行滤波处理，具体形式：
(2)、通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，其滤波器定义为：
其中高斯卷积函数定义为：
为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的
以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；
(3)、由于非接触式检测容易受到不均匀光照的影响，提取的静脉纹线在不同区域容易受到不均匀光照影响产生响应能量分布不均匀的问题。为此，根据Retinex理论继续消除光照不均问题，构建理论方程：
I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)
I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量，即为实际需要的剔除光照不均匀问题的完美图片信息，为提取R(x,y)，对公式两边取对数，得到：
Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]；
此处以图像中的灰度亮度值的高斯模糊值作为实际环境光照射分量，求得对数空间下的剔除环境光照不均匀干扰的静脉图，
进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图：
R(x,y)＝(Value-Min)/(Max-Min)*(255-0)
公式中Log[R(x,y)]的最大值为Max，最小值为Min，每个待重建像素值记为Value。
实施例1
一种掌静脉图像滤波增强方法-实施例
参照图1-5，
原图：128*128标准规格红外图
转换成256级的灰度图图1，如下给出能量对比图图2：
利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合：
通过高斯滤波处理静脉纹中不稳定的细小纹理或者光线导致的噪声，同时考虑了像素间的空间位置上的关系，滤波中对于边缘的保持通过像素差值的强度来实现：
其中归一化因子
为滤波器尺寸为5*5、标准差为ξ＝3的高斯滤波器，
d(ξ，x)＝d(ξ-x)＝||ξ-x||为距离中心像素点的坐标距离向量,
为差值高斯核函数，标准平滑高斯核标准差设置为0.1。
σ(φ，f)＝σ(φ-f)＝||φ-f||为与中心像素差值大小；
使用LoG滤波器进行边界增强，滤波器的定义为：
其中x,y为图像中像素点的坐标位置，高斯卷积函数滤波器窗口大小为7*7，滤波器高斯标准差为σ＝0.3；
最后使用Retinex进行光线均衡化处理，对对数空间中的像素进行重建的公式为：
I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)
I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量，利用标准差为ξ＝3的高斯函数对原图I(x,y)进行滤波处理可以得到；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量，即为实际需要的剔除光照不均匀问题的完美图片信息，为提取R(x,y)，对公式两边取对数，得到：
Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]；
此处以图像中的灰度亮度值的高斯模糊值作为实际环境光照射分量，求得对数空间下的剔除环境光照不均匀干扰的静脉图，进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图：
R(x,y)＝(Value-Min)/(Max-Min)*(255-0)
重建公式如前述步骤中描述，得到纹理清晰并且稳定的静脉图。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (5)
1.一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：具体步骤如下：
(1)、利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合：
(1.1)、构建滤波器如下所述：
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其中的c即为基于空间距离的高斯权重，而kd(x)用来对结果进行单位化；
(1.2)、通过高斯滤波处理静脉纹中不稳定的细小纹理或者光线导致的噪声，同时考虑了像素间的空间位置上的关系，滤波中对于边缘的保持通过像素差值的强度来实现：
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其中的s为基于像素间相似程度的高斯权重，kr(x)为对结果单位化因子，对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量滤波器：
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上式中的单位化分部k(x)综合了两种高斯权重于一起而得到，其中的c与s计描述如下：
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σ(φ，f)＝σ(φ-f)＝||φ-f||
其中，利用上述滤波器构建区域上离散化滤波单元，通过滑动滤波窗口进行滤波处理；
(2)、通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；
(3)、根据Retinex理论继续消除光照不均问题，构建理论方程：
I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)
I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量，即为实际需要的剔除光照不均匀问题的完美图片信息，为提取R(x,y)，对公式两边取对数，得到：
Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]-Log[L(x,y)]；
此处以图像中的灰度亮度值的高斯模糊值作为实际环境光照射分量，求得对数空间下的剔除环境光照不均匀干扰的静脉图，进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图。
2.根据权利要求1所述的一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：所述的步骤(1.2)中，通过滑动滤波窗口进行滤波处理的具体形式为
<mrow>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>k</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>&Omega;</mi>
</munder>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&xi;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>c</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&xi;</mi>
<mo>,</mo>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>f</mi>
<mo>(</mo>
<mi>&xi;</mi>
<mo>)</mo>
<mo>,</mo>
<mi>f</mi>
<mo>(</mo>
<mi>&xi;</mi>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
3.根据权利要求1所述的一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，所述的Laplacian of Gaussian滤波器的定义为：
<mrow>
<mi>L</mi>
<mi>o</mi>
<mi>G</mi>
<mover>
<mo>=</mo>
<mi>&Delta;</mi>
</mover>
<msub>
<mi>&Delta;G</mi>
<mi>&sigma;</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>&sigma;</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<msup>
<mo>&part;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>&sigma;</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>4</mn>
</msup>
</mfrac>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
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<mo>+</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msup>
</mrow>
其中高斯卷积函数定义为：
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>&sigma;</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<msqrt>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>&pi;&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
<mi>exp</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>x</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>y</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
4.根据权利要求1或3所述的一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的
<mrow>
<mi>&sigma;</mi>
<msup>
<mo>&dtri;</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>,</mo>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&part;</mo>
<mi>g</mi>
</mrow>
<mi>&sigma;</mi>
</mfrac>
<mo>&ap;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>,</mo>
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<mi>&sigma;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>,</mo>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>-</mo>
<mi>&sigma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
5.根据权利要求1所述的一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：所述的步骤(3)中，对对数空间中的像素进行重建的公式为：
R(x,y)＝(Value-Min)/(Max-Min)*(255-0)
公式中Log[R(x,y)]的最大值为Max，最小值为Min，每个待重建像素值记为Value。
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