CN109522842B - 一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法 - Google Patents

一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法 Download PDF

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Abstract

一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法。其包括对原始手指静脉图像进行预处理及增强；进行二值化处理及冗余信息去除；提取手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记；提取手指静脉血管网络修复的源点；修复手指静脉血管网络骨架图像；获得手指静脉血管修复图像；将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配等步骤。本发明优点：充分利用了手指静脉血管网络骨架结构的稳定性，通过利用最小路径原则在特征点邻域内寻找血管断裂信息，将端点、二分叉点作为修复的源点来修复残缺血管，可获得更加稳定且完整性良好的血管网络，并成功应用于静脉图像识别，提高了识别性能。

Description

一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法
技术领域
本发明属于手指静脉图像识别技术领域，特别是涉及一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法。
背景技术
生物特征识别技术由于具有难丢失、难伪造以及何时何地都可使用等优势而备受瞩目。近几年来，利用人的手指静脉特征进行身份鉴别已逐步发展成一种新的生物识别研究方向。手指静脉作为人的生理特征之一，不仅具有唯一性、普遍性、稳定性和可度量性等基本生物特性，还天然具有防伪性和活体性，这些都是由静脉的形成机理、解剖结构、存在环境等天然因素决定的。
同指纹、脸像、虹膜和掌纹等传统生物特征相比，手指静脉的成像质量普遍偏低，这就成为制约手指静脉识别技术发展的重要瓶颈。影响手指静脉成像的不利因素主要有两种：①手指静脉图像的退化性模糊；②手指静脉血管网络的局部性残缺。对于手指静脉图像退化性模糊问题目前可采用传统图像复原技术得以解决，但对于手指静脉血管网络的局部性残缺问题仍无法得到很好地解决，原因是生物组织的高散射效应会直接造成细小血管无法成像。从手指静脉识别问题本身来看，决定手指静脉特征的唯一性恰好就在于具有独特性和复杂性的血管网络结构。因此，如何在现有成像基础上，获得相对完备的手指静脉血管网络已成为亟待探索解决的一个重要理论和实际问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法。
为了达到上述目的，本发明提供的基于手指静脉图像的血管网络修复方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)对采集的原始手指静脉图像进行预处理及增强，得到增强手指静脉图像；
2)对上述增强手指静脉图像进行二值化处理及冗余信息去除，得到手指静脉图像主体血管结构图像；
3)从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记；
4)从上述手指静脉血管网络骨架图像中提取出手指静脉血管网络修复的源点；
5)按照步骤3)中标记的顺序，根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点修复手指静脉血管网络骨架图像；
6)以手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件对血管网络管径进行修复，获得二值化的包含管径信息的手指静脉血管修复图像；
7)将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配，获得两张图像的相似度，并根据相似度判断两张图像是否相似。
在步骤1)中，所述的对采集的原始手指静脉图像进行预处理及增强，得到增强手指静脉图像的方法是：
首先对采集的原始手指静脉图像进行包括背景消除、直方图均衡、中值滤波、归一化在内的预处理，得到预处理后的手指静脉图像I(x,y)；利用手指静脉具有的方向性特征，采用Gabor增强方法对上述预处理后的手指静脉图像I(x,y)进行3尺度8方向的图像增强，同时得到手指静脉图像的Gabor增强方向图，图像增强时采用的偶对称Gabor滤波器的表达式如式(1)所示：
Figure BDA0001868557360000031
其中，
Figure BDA0001868557360000032
k(＝1,2,…,n)为通道编号,θk(＝(kπ/n)和fk分别表示第k通道的方向和目标频率；第k通道的增强手指静脉图像Ik(x,y)通过将预处理后的手指静脉图像I(x,y)与第k通道的Gabor算子
Figure BDA0001868557360000035
卷积得到，如式(2)所示：
Figure BDA0001868557360000033
其中，
Figure BDA0001868557360000034
表示二维卷积。
在步骤2)中，所述的对上述增强手指静脉图像进行二值化处理及冗余信息去除，得到手指静脉图像主体血管结构图像的方法是：
采用多阈值分割算法对上述增强手指静脉图像进行图像分割，获得二值化图像，然后根据血管连通性剔除二值化图像中小于5个像素点的浮点和极小血管段，由此获取手指静脉图像主体血管结构图像。
在步骤3)中，所述的从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记的方法是：
采用Hilditch算法从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像，然后计算出连通血管段总数并将血管段按照区域大小顺序进行标记。
在步骤4)中，所述的从上述手指静脉血管网络骨架图像中提取出手指静脉血管网络修复的源点的方法是：
以特征点模板中p为当前待判断的像素点，周围p1～p8为其8邻域像素点，以端点及二分叉点模板逐一遍历手指静脉血管网络骨架图像中的每个像素点p，若其8邻域像素点分布情况与模板一致，则判定为端点或二分叉点，并将得到的端点和二分叉点作为后续手指静脉血管网络修复的源点。
在步骤5)中，所述的按照步骤3)中标记的顺序，根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点修复手指静脉血管网络骨架图像的方法是：
按照步骤3)中标记的顺序，根据最小路径原则依次将各血管段进行连接关系判断并修复，然后根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点，设定修复搜索区域阈值为wn，在此源点的(wn+1)×(wn+1)邻域内进行修复目标血管点搜索并连接，即搜索距离最小的特征点并连接而形成完整血管段。
在步骤6)中，所述的以手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件对血管网络管径进行修复，获得二值化的包含管径信息的手指静脉血管修复图像的方法是：
以上述手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件，遍历手指静脉血管网络骨架图像上每一基准骨架点的5×5邻域，搜索与当前基准骨架点具有相同方向值的点并标记为血管点，然后利用形态学操作去除血管网络管径修复后残余斑块，填补血管区域内微小孔洞，由此完成手指静脉血管网络管径信息的修复，最终获得二值化的手指静脉血管修复图像。
在步骤7)中，所述的将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配，获得两张图像的相似度，并根据相似度判断两张图像是否相似方法是：
设R(x,y)和T(x,y)分别表示注册在手指静脉数据库中的二值图和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像，尺寸均为m×n；首先，将注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)左右各平移k个像素点得到平移图像G(x,y)，如式(3)所示；然后，计算平移图像G(x,y)与待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率，选取静脉像素不重合率的最小值作为两张图像的相似度；注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率根据式(4)计算得到：
Figure BDA0001868557360000051
Figure BDA0001868557360000052
其中，
Figure BDA0001868557360000053
然后，通过求解系统的最佳相似度阈值来判定两张图像是否相似；在相似度阈值区间0-1当中，选择使得系统取得最小等误率时所对应的相似度阈值作为此系统的最佳相似度阈值ψ，当两图像相似度大于最佳相似度阈值ψ时判定为相似，否则不相似。
本发明提供的基于手指静脉图像的血管网络修复方法具有如下优点：充分利用了手指静脉血管网络骨架结构的稳定性，通过利用最小路径原则在特征点邻域内寻找血管断裂信息，将端点、二分叉点作为修复的源点来修复残缺血管，可获得更加稳定且完整性良好的血管网络，并成功应用于静脉图像识别，提高了识别性能。
附图说明
图1为本发明提供的基于手指静脉图像的血管网络修复方法流程图。
图2为Gabor增强结果图。
图3为8方向的手指静脉Gabor增强方向图。
图4为血管特征点提取模板图。其中，(a)为特征点模板；(b)为端点模板；(c)为二分叉点模板。
图5为从数据库中随机挑选的3个样本的手指静脉血管网络管径信息修复过程示意图。其中，(a)为原图二值化结果；(b)为血管网络骨架；(c)为骨架修复结果；(d)为管径信息修复结果；(e)为最终血管网络修复结果。
图6为从数据库中随机挑选的另3个样本的手指静脉血管网络管径信息修复过程示意图。其中，(a)为原图二值化结果；(b)为血管网络骨架；(c)为骨架修复结果；(d)为管径信息修复结果；(e)为最终血管网络修复结果。
图7为不同修改搜索区域阈值下的ROC曲线。
图8为加入二分叉点后的ROC曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的基于手指静脉图像的血管网络修复方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于手指静脉图像的血管网络修复方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)对采集的原始手指静脉图像进行预处理及增强，得到增强手指静脉图像；
首先对采集的原始手指静脉图像进行包括背景消除、直方图均衡、中值滤波、归一化在内的预处理，得到预处理后的手指静脉图像I(x,y)。为进一步增强手指静脉图像以便进行血管形态特征提取，利用手指静脉具有的方向性特征，采用Gabor增强方法对上述预处理后的手指静脉图像I(x,y)进行3尺度8方向的图像增强，图2所示为采集的分别记作M1、M2、M3的3个不同人的6幅增强手指静脉图像，其中(a)、(d)分别为M1的原始手指静脉图像和增强手指静脉图像，(b)、(e)分别为M2的原始手指静脉图像和增强手指静脉图像，(e)、(f)分别为M3的原始手指静脉图像和增强手指静脉图像。同时得到手指静脉图像的Gabor增强方向图，如图3所示。图像增强时采用的偶对称Gabor滤波器的表达式如式(1)所示：
Figure BDA0001868557360000071
其中，
Figure BDA0001868557360000072
k(＝1,2,…,n)为通道编号,θk(＝(kπ/n)和fk分别表示第k通道的方向和目标频率。第k通道的增强手指静脉图像Ik(x,y)可以通过将预处理后的手指静脉图像I(x,y)与第k通道的Gabor算子
Figure BDA0001868557360000075
卷积得到，如式(2)所示。
Figure BDA0001868557360000073
其中，
Figure BDA0001868557360000074
表示二维卷积。
2)对上述增强手指静脉图像进行二值化处理及冗余信息去除，得到手指静脉图像主体血管结构图像；
采用多阈值分割算法对上述增强手指静脉图像进行图像分割，获得二值化图像，然后根据血管连通性剔除二值化图像中小于5个像素点的浮点和极小血管段，由此获取稳定的手指静脉图像主体血管结构图像。
3)从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记；
采用Hilditch算法从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像，然后计算出连通血管段总数并将血管段按照区域大小顺序进行标记。此顺序代表各段手指静脉血管网络骨架的主次级别，其将影响后续手指静脉血管网络修复的先后顺序。
4)从上述手指静脉血管网络骨架图像中提取出手指静脉血管网络修复的源点；
利用如图4所示的血管特征点提取模板获得手指静脉血管网络修复的源点。以图4(a)所示的特征点模板中p为当前待判断的像素点，周围p1～p8为其8邻域像素点，以图4(b)、(c)所示的端点及二分叉点模板逐一遍历手指静脉血管网络骨架图像中的每个像素点p，若其8邻域像素点分布情况与模板一致，则判定为端点或二分叉点，并将得到的端点和二分叉点作为后续手指静脉血管网络修复的源点。
(a)为特征点模板；(b)为端点模板；(c)为二分叉点模板。
5)按照步骤3)中标记的顺序，根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点修复手指静脉血管网络骨架图像；
按照步骤3)中标记的顺序，根据最小路径原则依次将各血管段进行连接关系判断并修复，然后根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点，设定修复搜索区域阈值为wn，在此源点的(wn+1)×(wn+1)邻域内进行修复目标血管点搜索并连接，即搜索距离最小的特征点并连接而形成完整血管段。
6)以手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件对血管网络管径进行修复，获得二值化的包含管径信息的手指静脉血管修复图像；
以上述手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用如图3所示的Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件，遍历手指静脉血管网络骨架图像上每一基准骨架点的5×5邻域，搜索与当前基准骨架点具有相同方向值的点并标记为血管点，然后利用形态学操作去除血管网络管径修复后残余斑块，填补血管区域内微小孔洞，由此完成手指静脉血管网络管径信息的修复，最终获得二值化的手指静脉血管修复图像。图5和图6分别为数据库中随机挑选的3个样本的手指静脉血管网络管径信息修复结果。
7)将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配，获得两张图像的相似度，并根据相似度判断两张图像是否相似；
设R(x,y)和T(x,y)分别表示注册在手指静脉数据库中的二值图和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像，尺寸均为m×n；首先，将注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)左右各平移k个像素点得到平移图像G(x,y)，如式(3)所示；然后，计算平移图像G(x,y)与待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率，选取静脉像素不重合率的最小值作为两张图像的相似度；注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率可以根据式(4)计算得到：
Figure BDA0001868557360000091
Figure BDA0001868557360000101
其中，
Figure BDA0001868557360000102
然后，通过求解系统的最佳相似度阈值来判定两张图像是否相似；在相似度阈值区间0-1当中，选择使得系统取得最小等误率时所对应的相似度阈值作为此系统的最佳相似度阈值ψ，当两图像相似度大于最佳相似度阈值ψ时判定为相似，否则不相似。
本发明是利用手指静脉图像采集设备采集的原始手指静脉图像进行实验分析，从手指静脉数据库中随机选取100类，每一类包含10张图像，共1000张原始手指静脉图像作为样本。其中，原始手指静脉图像的位深度为8，图像大小为91×200。实验环境为PC机，MATLABR2014a环境下完成。
由于本发明方法中的修改搜索区域阈值wn以及手指静脉血管网络修复的源点的选择都对手指静脉血管网络修复结果有一定的影响，并进一步影响手指静脉识别的性能，本发明人利用ROC评价标准和识别等错误率(简称EER)，分别对手指静脉血管网络复原前后及参数变化对识别结果的影响进行了对比分析。
利用不同的修复搜索区域阈值wn作为实验测试值，分别对原始手指静脉图像进行血管网络复原，并与未修复的二值化图像进行手指静脉识别性能对比，ROC识别性能曲线如图6所示。表1给出了修复搜索区域阈值wn取不同值时得到的识别等错误率EER。可以看出，利用本发明方法有利于降低手指静脉识别的等错误率。同时，随着修复搜索区域阈值wn取值的变化，对手指静脉识别性能有一定的影响。
表1在不同修复搜索区域阈值下的等错误率
(仅用端点作为血管网络骨架修复的源点)
Figure BDA0001868557360000111
以上实验都是仅以血管端点作为血管网络骨架修复的源点，并不包含二分叉点。为考察二分叉点在修复中的作用，下面将包括二分叉点在内的所有特征点作为血管网络修复的源点进行对比实验，结果如图7和表2所示。可以看出，引入二分叉点作为手指静脉血管网络修复的源点后，结合修复搜索区域阈值wn的调整可以进一步降低手指静脉识别的等错误率EER。实验中发现，修复搜索区域阈值wn为30时，手指静脉识别等错误率可以降低到0.0507，与未经过血管网络骨架复原直接进行手指静脉识别的结果相比，EER降低了近0.03个百分点。
表2手指静脉血管网络修复的源点为端点和二分叉点的等错误率
Figure BDA0001868557360000112

Claims (6)

1.一种基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法包括按顺序进行的下列步骤：
1)对采集的原始手指静脉图像进行预处理及增强，得到增强手指静脉图像；
2)对上述增强手指静脉图像进行二值化处理及冗余信息去除，得到手指静脉图像主体血管结构图像；
3)从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记；
4)从上述手指静脉血管网络骨架图像中提取出手指静脉血管网络修复的源点；
5)按照步骤3)中标记的顺序，根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点修复手指静脉血管网络骨架图像；
6)以手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件对血管网络管径进行修复，获得二值化的包含管径信息的手指静脉血管修复图像；
7)将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配，获得两张图像的相似度，并根据相似度判断两张图像是否相似；
在步骤3)中，所述的从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像并按区域顺序进行标记的方法是：
采用Hilditch算法从上述手指静脉图像主体血管结构图像中提取出手指静脉血管网络骨架图像，然后计算出连通血管段总数并将血管段按照区域大小顺序进行标记；
在步骤4)中，所述的从上述手指静脉血管网络骨架图像中提取出手指静脉血管网络修复的源点的方法是：
以特征点模板中p为当前待判断的像素点，周围p1～p8为其8邻域像素点，以端点及二分叉点模板逐一遍历手指静脉血管网络骨架图像中的每个像素点p，若其8邻域像素点分布情况与模板一致，则判定为端点或二分叉点，并将得到的端点和二分叉点作为后续手指静脉血管网络修复的源点。
2.根据权利要求1所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：在步骤1)中，所述的对采集的原始手指静脉图像进行预处理及增强，得到增强手指静脉图像的方法是：
首先对采集的原始手指静脉图像进行包括背景消除、直方图均衡、中值滤波、归一化在内的预处理，得到预处理后的手指静脉图像I(x,y)；利用手指静脉具有的方向性特征，采用Gabor增强方法对上述预处理后的手指静脉图像I(x,y)进行3尺度8方向的图像增强，同时得到手指静脉图像的Gabor增强方向图，图像增强时采用的偶对称Gabor滤波器的表达式如式(1)所示：
Figure FDA0003951940170000021
其中，
Figure FDA0003951940170000022
k＝1,2,…,n为通道编号,θk＝kπ/n和fk分别表示第k通道的方向和目标频率；第k通道的增强手指静脉图像Ik(x,y)通过将预处理后的手指静脉图像I(x,y)与第k通道的Gabor算子
Figure FDA0003951940170000023
卷积得到，如式(2)所示：
Figure FDA0003951940170000024
其中，
Figure FDA0003951940170000031
表示二维卷积。
3.根据权利要求1所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：在步骤2)中，所述的对上述增强手指静脉图像进行二值化处理及冗余信息去除，得到手指静脉图像主体血管结构图像的方法是：
采用多阈值分割算法对上述增强手指静脉图像进行图像分割，获得二值化图像，然后根据血管连通性剔除二值化图像中小于5个像素点的浮点和极小血管段，由此获取手指静脉图像主体血管结构图像。
4.根据权利要求1所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：在步骤5)中，所述的按照步骤3)中标记的顺序，根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点修复手指静脉血管网络骨架图像的方法是：
按照步骤3)中标记的顺序，根据最小路径原则依次将各血管段进行连接关系判断并修复，然后根据步骤4)中提取出的手指静脉血管网络修复的源点，设定修复搜索区域阈值为wn，在此源点的(wn+1)×(wn+1)邻域内进行修复目标血管点搜索并连接，即搜索距离最小的特征点并连接而形成完整血管段。
5.根据权利要求1所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：在步骤6)中，所述的以手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件对血管网络管径进行修复，获得二值化的包含管径信息的手指静脉血管修复图像的方法是：
以上述手指静脉血管网络骨架图像的修复结果作为血管网络管径信息修复的基准，利用Gabor增强方向图作为血管网络管径信息修复的约束条件，遍历手指静脉血管网络骨架图像上每一基准骨架点的5×5邻域，搜索与当前基准骨架点具有相同方向值的点并标记为血管点，然后利用形态学操作去除血管网络管径修复后残余斑块，填补血管区域内微小孔洞，由此完成手指静脉血管网络管径信息的修复，最终获得二值化的手指静脉血管修复图像。
6.根据权利要求1所述的基于手指静脉图像的血管网络修复方法，其特征在于：在步骤7)中，所述的将待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像与手指静脉数据库中的二值图进行匹配，获得两张图像的相似度，并根据相似度判断两张图像是否相似方法是：
设R(x,y)和T(x,y)分别表示注册在手指静脉数据库中的二值图和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像，尺寸均为m×n；首先，将注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)左右各平移k个像素点得到平移图像G(x,y)，如式(3)所示；然后，计算平移图像G(x,y)与待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率，选取静脉像素不重合率的最小值作为两张图像的相似度；注册在手指静脉数据库中的二值图R(x,y)和待测试手指静脉的手指静脉血管修复图像T(x,y)的静脉像素不重合率根据式(4)计算得到：
Figure FDA0003951940170000041
Figure FDA0003951940170000042
其中，
Figure FDA0003951940170000043
然后，通过求解系统的最佳相似度阈值来判定两张图像是否相似；在相似度阈值区间0-1当中，选择使得系统取得最小等误率时所对应的相似度阈值作为此系统的最佳相似度阈值ψ，当两图像相似度大于最佳相似度阈值ψ时判定为相似，否则不相似。
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