CN110909631A - 一种手指静脉图像roi提取和增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种手指静脉图像ROI提取和增强方法，其内容包括指静脉图像的感兴趣区域提取和图像增强两个方面；手指静脉图像ROI提取主要包括以下几个部分：读入手指静脉初始图像，边缘检测，去除虚假边缘和噪声，计算手指偏转角度；提取手指图像，对手指图像旋转校正，计算手指图像中心处并提取其ROI图像。图像增强部分主要是利用自适应直方图均衡化和双边滤波算法依次对ROI图像进行增强，使ROI图像中静脉纹路更加清晰。使用该处理方法可以解决用户手指偏移和光照不均对图像质量的影响，在后续的手指静脉识别中发挥着重要作用。

Description

一种手指静脉图像ROI提取和增强方法
技术领域
本发明涉及的是一种生物特征识别技术的预处理阶段，具体涉及图像处理以及相关内容。
技术背景
手指静脉识别技术是一种新型的生物特征识别技术。它是基于人类静脉血管中流动的血液可吸收特定红外波长这一原理研发。相对于指纹识别、人脸识别、虹膜识别等其他生物识别方式，指静脉识别具有采集装置小、数据稳定、安全等优点。
然而由于其特殊的成像原理，采集到的图片通常由于用户手指偏移或者手指以外区域噪声对识别效果产生严重的影响，还可能由于近红外光的光照不平衡而出现曝光太强或曝光太弱的情况。因此对原始图像进行ROI提取和增强是非常有必要的。本发明针对这一问题，提出了手指静脉图像预处理阶段的完整算法流程，为后续的手指静脉识别技术提供有效数据保障。
发明内容
本发明针对手指静脉图像预处理阶段提供了一套完整的解决方案，其具体内容主要包含手指静脉感兴趣区域（ROI）的提取以及手指静脉图像增强算法的提出。
由于采集后的手指静脉图像只占整幅图像的很小一部分，因此需要将手指部位与其他背景区域分离开，因此本发明提出了一种基于canny边缘检测算子来提取出完整的闭合手指区域，去除不符合要求的连通域；针对闭合的手指连通域内部的点依次进行像素填充，由此得到完整的手指区域。
由于采集图像时用户手指出现偏移的情况，不能完全按着指静脉采集要求摆放手 指的位置，因此本发明提出了一种新的校正方法：该方法首先根据canny算子得到的完整的 手指边缘图，计算出手指两边对应的坐标，对做边缘和右边缘求均值就可得到手指中心处 的坐标，依次对整个手指进行处理，就可以得到一条手指内部一条中心曲线；根据得到的中 心曲线在图像中的坐标分布，通过最小二乘法拟合出一条最优的中心轴线；记录下该中心 轴线与手指根部和指尖的交点
Figure 636430DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 294945DEST_PATH_IMAGE002
，由此可以计算出手指中心坐标
Figure 398030DEST_PATH_IMAGE003
；
另外计算出该中心轴线跟图像横坐标的角度则可计算出手指的偏移角度。将原始图像反方向旋转相同的角度就可完成对图像旋转校正。
由于不同的用户采集到的手指形状具有较大的差异，因此还需要在手指内部截取一部分相同的区域当作指静脉ROI图像；本方法提出了一种基于直方图统计的方法来截取不同手指的同一位置：由于采集手指静脉图像时手指的第二关节透光性相对其他位置较强，因此我们对旋转后的图像在手指根部到指尖方向进行直方图统计，得到的统计图峰值所对应的坐标就是人的手指第二关节，然后与旋转校正的手指中心点坐标相结合就可以得到任意大小的手指静脉ROI图像。
由于不同的用户手指粗细不同或者红外光线分布不均，会产生局部或整体曝光太强或太弱，导致采集到的图像质量不高；针对这一现象本发明提出了一种图像处理算法可以最大程度解决图像质量问题，其主要内容如下：首先对图像进行直方图均衡化处理，该方法可以使得像素值在[0,255]区间里均匀分布，并在一定程度上使指静脉图像明暗更加分明；随后加入双边滤波，调整合适的参数就可以得到纹路分明的指静脉图。
附图说明
图1是本发明完整的系统流程图。
图2是本发明手指静脉中轴线拟合以及偏转角计算原理图。
具体实施方式
第一步，读入手指静脉图像，要求将手指平放在手指静脉采集装置中心位置上；第二步，对读入的手指静脉图像进行边缘检测，只得到手指部位的完整边缘；具体实施方式如下：先对图像进行高斯滤波，去掉部分噪声；然后利用canny边缘检测算子选择合适的阈值提取出完整的手指边缘，对不符合要求的边缘进行剔除。
第三步，针对得到的手指边缘计算手指的偏移角度；具体实施方式如下：根据第二步检测到的手指边缘，依次计算手指左右两侧的坐标，由此依次计算出手指中心点得到连续的曲线；然后根据得到的中心曲线用最小二乘法来拟合出一条最优的直线。
第四步，根据第二步得到的手指边缘分割出手指部分，去掉非手指部分包含的噪声；具体实施方式如下：依次对闭合的手指内部区域进行像素填充，得到整个的手指部位（即为mask图像）。将所得的mask图像和原始图像做与运算，就可得只包含手指的图像；其他位置像素值全为0；
1. 第五步，根据第三步计算得到的手指偏移角度，将第四步分割出的手指部分做相应 的旋转校正；具体实施方式如下：首先根据第三步得到的拟合直线分别计算出手指根部和 指尖的交点
Figure 682250DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 249497DEST_PATH_IMAGE004
，由此可以计算出手指中心坐标
Figure 78913DEST_PATH_IMAGE005
；然后第三步 得到的偏转角度和手指中心坐标对图像旋转校正；具体旋转变换如下所示：
Figure 934873DEST_PATH_IMAGE006
其中θ为计算的偏转角，W和H 分别为原始图像的宽和高，W’和H’分别为目标图像的宽和高。
第六步，根据原始图像和第六步得到的手指中心位置且分出合适大小的ROI区域； 具体实施方式如下：先对旋转后图像的手指根部到指尖方向进行直方图统计，找出峰值位 置并记录其对应的横坐标；该横坐标对应的就是手指第二指关节对应的坐标；然后根据前 面计算得到的手指中心坐标相结合，就可得到ROI图像中心点
Figure 773516DEST_PATH_IMAGE007
，可根据此点得到 ROI图像范围
Figure 883686DEST_PATH_IMAGE008
。
第七步，根据第七步得到的ROI区域，利用图像增强算法对其增强，得到清晰的静脉纹路。具体实施方式如下：根据第六步基础上得到的ROI图像上利用自适应直方图均衡化（AHE）和双边滤波分别选择合适的参数对ROI图像进行处理；该算法能够对图像像素值均衡化处理并且对低频特征进行高斯滤波的同时保留图像中存在的高频特征，这样既能避免图像中噪声的影响，又能很好的保留图像的边缘特征，在很大程度上可以达到静脉区和非静脉区分离的效果，得到的结果可比原始图像更加清晰。

Claims (4)

1.一种手指静脉图像ROI提取和增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，读入手指静脉图像，要求将手指平放在手指静脉采集装置中心位置上；
第二步，对读入的手指静脉图像进行边缘检测，只得到手指部位的完整边缘；
第三步，针对得到的手指边缘计算手指的偏移角度；
第四步，根据第二步得到的手指边缘分割出手指部分，去掉非手指部分包含的噪声；
第五步，根据第三步计算得到的手指偏移角度，将第四步分割出的手指部分做相应的旋转校正；
第六步，根据原始图像和第六步得到的手指中心位置且分出合适大小的ROI区域；
第七步，根据第七步得到的ROI区域，利用图像增强算法对其增强，得到清晰的静脉纹路。
2.根据权利要求1所述的手指静脉图像ROI提取和增强方法，其特征是：所述的第三步计算手指偏移角度使用的方法是：先对图像进行高斯滤波，去掉部分噪声；然后利用边缘检测算子选择合适的阈值提取出完整的手指边缘；所采用的边缘检测算子为canny算子；然后依次计算手指左右两侧的坐标，由此依次计算出手指中心点得到连续的曲线；最后根据得到的中心曲线用一条直线拟合，其主要方法是最小二乘法拟合手指中心曲线为一条直线。
3.根据权利要求1所述的手指静脉图像ROI提取和增强方法，其特征是：所述的第六步 的ROI提取主要依据权利要求2得到手指边缘对手指闭合部分，然后依次对手指内部区域进 行像素填充，得到整个的手指部位（即为mask图像）；将所得的mask图像和原始图像做与运 算，就可得只包含手指的图像；然后根据权利要求1第三步得到的拟合拟合直线分别计算出 手指根部和指尖的交点
Figure 242463DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 70872DEST_PATH_IMAGE002
，由此可以计算出手指中心坐标
Figure 509944DEST_PATH_IMAGE003
； 由于权利要求1第三步得到的偏转角度和手指中心坐标对图像旋转校正；具体旋转变换如 下所示：
Figure 723888DEST_PATH_IMAGE004
其中θ为计算的偏转角，W和H 分别为原始图像的宽和高，W’和H’分别为目标图像的宽 和高；之后对旋转后图像的手指根部到指尖方向进行直方图统计，找出峰值位置并记录其 对应的横坐标
Figure 426264DEST_PATH_IMAGE005
；该横坐标对应的就是手指第二指关节对应的坐标；然后根据权利要求5得 到的手指中心位置相结合，就可得到ROI图像中心点
Figure 725659DEST_PATH_IMAGE006
，可根据此点得到ROI图像 范围，例如
Figure 155372DEST_PATH_IMAGE007
。
4.根据权利要求1所述的手指静脉图像ROI提取和增强方法，其特征是：所述的第七步的图像增强是在第六步基础上得到的ROI图像上利用自适应直方图均衡化（AHE）和双边滤波分别对ROI图像进行处理；其中自适应直方图均衡化能够将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布；直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同；该算法能够使图像中明暗部分更加分明；之后双边滤波能够对图像低频特征进行高斯滤波，同时保留图像中存在的高频特征，双边滤波模板具体如下所示：
Figure 286139DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure 893838DEST_PATH_IMAGE009
这样既能避免图像中噪声的印象，又能很好的保留图像的边缘特征，在很大程度上可以达到静脉区和非静脉区分离的效果，得到的结果可比原始图像更加清晰。
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