CN111223082A - 一种指静脉图像质量的量化评估方法 - Google Patents

一种指静脉图像质量的量化评估方法 Download PDF

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CN111223082A CN202010007188.8A CN202010007188A CN111223082A CN 111223082 A CN111223082 A CN 111223082A CN 202010007188 A CN202010007188 A CN 202010007188A CN 111223082 A CN111223082 A CN 111223082A
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Abstract

本发明涉及一种指静脉图像质量的量化评估方法，其包括以下步骤：(1)计算指静脉图像灰度分布指标；(2)计算指静脉图像噪声水平指标；(3)计算指静脉图像一阶梯度指标；(4)计算指静脉图像二阶梯度指标；(5)构建指静脉图像质量量化评估数学模型并计算模型参数；(6)利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响。本发明可对指静脉图像的质量作出科学的量化评估，提高用户不同手指状态或不同外界环境下所得到的指静脉图像的一致性，进而可提高指静脉的识别性能。

Description

一种指静脉图像质量的量化评估方法
技术领域
本发明属于模式识别技术领域，尤其涉及一种指静脉图像质量的量化评估方法。
背景技术
手指静脉识别技术是一种真正的活体识别技术，它是利用手指血管内流动血液中的血红蛋白对近红外光的吸收而形成的静脉血管图像，并对采集到的静脉血管图像进行图像预处理、静脉特征提取和静脉特征比对的身份识别技术，具有高精度和高防伪性的特性。
中国发明专利CN106326886A公开了一种基于卷积神经网络的手指静脉图像质量评估方法及系统，该方法为首先对手指静脉灰度图像的质量进行标注，其次建立训练样本集合，然后利用训练样本集合对卷积神经网络模型进行训练。最后将任意一幅灰度图像和二值图像输入到训练好的模型中，分别选取两个卷积神经网络模型中第二全连接层的输出为输入灰度图像和二值图像的深度特征向量；连接两个深度特征向量形成联合表达向量，并将其输入到支持向量机中进行训练，使用概率支持向量机来计算出预测手指静脉图像的质量；该评估方法及评估系统，能够很大程度上提升手指静脉图像质量评估的精度，改善认证系统的识别性能。
但是，在实际使用过程中，由于受到用户手指状态(冷热状态、干裂、起皮、脏污等)或外界环境状态(如高低温环境、强弱光环境、设备灰尘覆盖等)的影响，所获取到的指静脉图像往往会有一定的差异，进而会影响指静脉的识别性能，为科学评估用户手指状态或外界环境状态对指静脉图像质量造成的影响，首先需要建立指静脉图像质量的评价体系，该评价体系不仅可对静脉图像质量进行科学的量化评估，还可以根据指静脉图像质量的量化评估结果对不同环境下的指静脉图像进行针对性的图像处理，以消除不同环境对指静脉图像质量的影响，提高用户不同手指状态或不同外界环境下所得到的指静脉图像的一致性，进而可提高指静脉的识别性能。
发明内容
本发明针对现有技术中的问题，提供了一种指静脉图像质量的量化评估方法，该量化评估模型方法可对指静脉图像的质量作出科学的量化评估，为不同环境下指静脉图像的预处理提供基础数据和应对方案，提高用户不同手指状态或不同外界环境下所得到的指静脉图像的一致性，进而可提高指静脉的识别性能。
为了达到目的，本发明提供的技术方案为：
本发明涉及一种指静脉图像质量的量化评估方法，其包括以下步骤：
(1)计算指静脉图像灰度分布指标；
(2)计算指静脉图像噪声水平指标；
(3)计算指静脉图像一阶梯度指标；
(4)计算指静脉图像二阶梯度指标；
(5)构建指静脉图像质量量化评估数学模型并计算模型参数；
(6)利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响。
优选地，步骤(1)中，指静脉图像灰度分布指标的计算包括以下过程：
(1-1)计算指静脉图像的灰度均值和灰度标准偏差，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000021
Figure BDA0002355662260000022
式中：
imgAvg为静脉图像的灰度均值；
imgStd为静脉图像的灰度标准偏差；
img(i，j)为指静脉图像某点的灰度值；
row为指静脉图像的行数；
col为指静脉图像的列数；
(1-2)计算指静脉图像的横向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000023
Figure BDA0002355662260000024
Figure BDA0002355662260000025
th1(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)-a3*imgStd-a4*imgHorizonStd(i)
th2(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)+a3*imgStd+a4*imgHorizonStd(i)
Figure BDA0002355662260000031
Figure BDA0002355662260000032
式中：
imgHorizonScore为静脉图像的横向灰度分布指标；
HorizonScore(i)为静脉图像某一行的横向灰度分布指标；
HorizonNum(j)为静脉图像某一行的横向灰度合格指标数；
th1(i)为横向灰度指标下限；
th2(i)为横向灰度指标上限；
imgHorizonAvg(i)为静脉图像某一行的灰度均值；
imgHorizonStd(i)为静脉图像某一行的灰度标准偏差；
a0、a1、a2、a3和a4均为模型参数；
(1-3)计算指静脉图像的纵向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000033
Figure BDA0002355662260000034
Figure BDA0002355662260000035
tv1(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)-b3*imgStd-b4*imgVerticalStd(j)
tv2(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)+b3*imgStd+b4*imgVerticalStd(j)
Figure BDA0002355662260000036
Figure BDA0002355662260000037
式中：
imgVerticalScore为静脉图像的纵向灰度分布指标；
VerticalScore(j)为静脉图像某一列的纵向灰度分布指标；
VerticalNum(i)为静脉图像某一列的的纵向灰度合格指标数；
tv1(j)为纵向灰度指标下限；
tv2(j)为纵向灰度指标上限；
imgVerticalAvg(j)为静脉图像某一列的灰度均值；
imgVerticalStd(j)为静脉图像某一列的灰度标准偏差；
b0、b1、b2、b3和b4均为模型参数。
优选地，步骤(2)中指静脉图像噪声水平指标的计算公式为：
Figure BDA0002355662260000041
式中：
imgNoise为静脉图像的噪声指标；
Fnoise为噪声卷积模板算子。
优选地，步骤(3)中，指静脉图像一阶梯度指标计算，具体包括如下步骤：
(3-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000042
Figure BDA0002355662260000043
Figure BDA0002355662260000044
Figure BDA0002355662260000045
tFx1(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)-c3*imgFxStd-c4*imgFxStd(i)
tFx2(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)+c3*imgFxStd+c4*imgFxStd(i)
Figure BDA0002355662260000046
Figure BDA0002355662260000047
Figure BDA0002355662260000048
Figure BDA0002355662260000049
式中：
imgFxScore为静脉图像的横向一阶梯度分布指标；
imgFxScore(i)为静脉图像某一行的一阶梯度分布指标；
imgFxNum(i)为静脉图像某一行的一阶梯度的合格指标数；
tg1(i)为横向一阶梯度指标下限；
tg2(i)为纵向一阶梯度指标上限；
imgFx为静脉图像的横向一阶梯度；
Fx为横向一阶梯度卷积模板算子；
imgFxAvg为静脉图像的横向一阶梯度的均值；
imgFxAvg(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的均值；
imgFxStd为静脉图像的横向一阶梯度的标准偏差；
imgFxStd(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的标准偏差；
c0、c1、c2、c3和c4为模型参数；
(3-2)计算指静脉图像的纵向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000051
Figure BDA0002355662260000052
Figure BDA0002355662260000053
Figure BDA0002355662260000054
tFy1(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)-d3*imgFyStd-d4*imgFyStd(j)
tFy2(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)+d3*imgFyStd+d4*imgFyStd(j)
Figure BDA0002355662260000055
Figure BDA0002355662260000056
Figure BDA0002355662260000057
Figure BDA0002355662260000058
式中：
imgFyScore为静脉图像的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyScore(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyNum(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的合格指标数；
ty1(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标下限；
ty2(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标上限；
imgFy为静脉图像的纵向一阶梯度；
Fy为纵向一阶梯度卷积模板算子；
imgFyAvg为静脉图像的纵向一阶梯度的均值；
imgFyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的均值；
imgFyStd为静脉图像的纵向一阶梯度的标准偏差；
imgFyStd(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的标准偏差；
d0、d1、d2、d3和d4为模型参数。
优选地，步骤(4)中指静脉图像二阶梯度指标的计算，具体包括如下步骤：
(4-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000061
Figure BDA0002355662260000062
Figure BDA0002355662260000063
Figure BDA0002355662260000064
tFxx1(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)-e3*imgFxxStd-e4*imgFxxStd(i)
tFxx2(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)+e3*imgFxxStd+e4*imgFxxStd(i)
Figure BDA0002355662260000065
Figure BDA0002355662260000066
Figure BDA0002355662260000067
Figure BDA0002355662260000068
式中：
imgFxxScore为静脉图像的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxScore(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxNum(i)为静脉图像某一行的横向二梯度的合格指标数；
tFxx1(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标下限；
tFxx2(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFxx为静脉图像的横向二阶梯度；
Fxx为横向二阶梯度卷积模板算子；
imgFxxAvg为静脉图像的横向二阶梯度的均值；
imgFxxAvg(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的均值；
imgFxxStd为静脉图像的横向二阶梯度的标准偏差；
imgFxxStd(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的标准偏差；
e0、e1、e2、e3和e4为模型参数；
(4-2)计算指静脉图像的纵向灰度二阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000071
Figure BDA0002355662260000072
Figure BDA0002355662260000073
Figure BDA0002355662260000074
tFyy1(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)-f3*imgFyyStd-f4*imgFyyStd(j)
tFyy2(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)+f3*imgFyyStd+f4*imgFyyStd(j)
Figure BDA0002355662260000075
Figure BDA0002355662260000076
Figure BDA0002355662260000077
Figure BDA0002355662260000078
式中：
imgFyyScore为静脉图像的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyScore(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyNum(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的合格指标数；
tFyy1(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标下限；
tFyy2(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFyy为静脉图像的纵向二阶梯度；
Fyy为纵向二阶梯度卷积模板算子；
imgFyyAvg为静脉图像的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyStd为静脉图像的纵向二阶梯度的标准偏差；
imgFyyStd(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的标准偏差；
f0、f1、f2、f3和f4为模型参数。
优选地，步骤(5)中，构建指静脉图像质量量化评估数学模型和计算模型参数，具体包括如下步骤：
Figure BDA0002355662260000081
式中：
Function为指静脉图像质量量化评估数学模型；
Figure BDA0002355662260000082
为度量指静脉图像的宏观灰度指标；
imgHorizonScore为度量指静脉图像静脉信息的横向灰度指标；
imgVerticalScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向灰度指标；
imgNoise为度量指静脉图像的噪声指标；
imgFxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向边缘指标；
imgFyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向边缘指标；
imgFxxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向拐点指标；
imgFyyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向拐点指标。
优选地，步骤(6)中，利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响，使得不同在不同环境下的图像质量保持相同的状态，进而可提高不同使用环境下指静脉技术的识别性能和鲁棒性。
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明可对指静脉图像的质量作出科学的量化评估，为不同环境下指静脉图像的预处理提供基础数据和应对方案，提高用户不同手指状态或不同外界环境下所得到的指静脉图像的一致性，进而可提高指静脉的识别性能。
附图说明
图1为本发明中数学模型构建示意图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合实施例对本发明作详细描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
参照图1，本实施例涉及一种指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
(1)计算指静脉图像灰度分布指标；
(2)计算指静脉图像噪声水平指标；
(3)计算指静脉图像一阶梯度指标；
(4)计算指静脉图像二阶梯度指标；
(5)构建指静脉图像质量量化评估数学模型并计算模型参数；
(6)利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响。
步骤(1)中，指静脉图像灰度分布指标的计算包括以下过程：
(1-1)本实施例所用的指静脉图像尺寸大小为640*480pixel，即row＝640pixel，col＝480pixel，计算指静脉图像的灰度均值和灰度标准偏差，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000091
Figure BDA0002355662260000092
式中：
imgAvg为静脉图像的灰度均值；
imgStd为静脉图像的灰度标准偏差；
img(i，j)为指静脉图像某点的灰度值；
row为指静脉图像的行数；
col为指静脉图像的列数；
Figure BDA0002355662260000093
为度量指静脉图像的宏观灰度指标，该指标能准确的量化指静脉图像的亮度波动水平，能对强弱光环境做出准确的判断，环境光越强，指静脉图像预处理所用的灰度平衡参数应越强。
(1-2)计算指静脉图像的横向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000094
Figure BDA0002355662260000095
Figure BDA0002355662260000096
th1(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)-a3*imgStd-a4*imgHorizonStd(i)
th2(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)+a3*imgStd+a4*imgHorizonStd(i)
Figure BDA0002355662260000101
Figure BDA0002355662260000102
式中：
imgHorizonScore为静脉图像的横向灰度分布指标；
HorizonScore(i)为静脉图像某一行的横向灰度分布指标；
HorizonNum(j)为静脉图像某一行的横向灰度合格指标数；
th1(i)为横向灰度指标下限；
th2(i)为横向灰度指标上限；
imgHorizonAvg(i)为静脉图像某一行的灰度均值；
imgHorizonStd(i)为静脉图像某一行的灰度标准偏差；
a0、a1、a2、a3和a4均为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为10.0、0.5、1.0、0.1、0.2，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的横向灰度指标，是衡量指静脉横向信息强弱的指标。
(1-3)计算指静脉图像的纵向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000103
Figure BDA0002355662260000104
Figure BDA0002355662260000105
tv1(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)-b3*imgStd-b4*imgVerticalStd(j)
tv2(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)+b3*imgStd+b4*imgVerticalStd(j)
Figure BDA0002355662260000106
Figure BDA0002355662260000107
式中：
imgVerticalScore为静脉图像的纵向灰度分布指标；
VerticalScore(j)为静脉图像某一列的纵向灰度分布指标；
VerticalNum(i)为静脉图像某一列的的纵向灰度合格指标数；
tv1(j)为纵向灰度指标下限；
tv2(j)为纵向灰度指标上限；
imgVerticalAvg(j)为静脉图像某一列的灰度均值；
imgVerticalStd(j)为静脉图像某一列的灰度标准偏差；
b0、b1、b2、b3和b4均为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为10.0、0.5、1.0、0.1、0.2，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的横向灰度指标，是衡量指静脉纵向信息强弱的指标。
步骤(2)中指静脉图像噪声水平指标的计算公式为：
Figure BDA0002355662260000111
式中：
imgNoise为静脉图像的噪声指标；
Fnoise为噪声卷积模板算子；
本实施例所使用的噪声卷积模板算子为
Figure BDA0002355662260000112
利用上述计算公式，可对指静脉图像的噪声水平做准确的评估，噪声水平越高，指静脉图像预处理所用的图像去噪强度应越强。
步骤(3)中，指静脉图像一阶梯度指标计算，具体包括如下步骤：
(3-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000113
Figure BDA0002355662260000114
Figure BDA0002355662260000115
Figure BDA0002355662260000116
tFx1(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)-c3*imgFxStd-c4*imgFxStd(i)
tFx2(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)+c3*imgFxStd+c4*imgFxStd(i)
Figure BDA0002355662260000117
Figure BDA0002355662260000118
Figure BDA0002355662260000121
Figure BDA0002355662260000122
式中：
imgFxScore为静脉图像的横向一阶梯度分布指标；
imgFxScore(i)为静脉图像某一行的一阶梯度分布指标；
imgFxNum(i)为静脉图像某一行的一阶梯度的合格指标数；
tg1(i)为横向一阶梯度指标下限；
tg2(i)为纵向一阶梯度指标上限；
imgFx为静脉图像的横向一阶梯度；
Fx为横向一阶梯度卷积模板算子；
imgFxAvg为静脉图像的横向一阶梯度的均值；
imgFxAvg(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的均值；
imgFxStd为静脉图像的横向一阶梯度的标准偏差；
imgFxStd(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的标准偏差；
c0、c1、c2、c3和c4为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为0.0、0.3、1.0、0.3、1.0，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的横向边缘指标，是衡量指静脉横向边缘信息强弱的指标。
(3-2)计算指静脉图像的纵向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000123
Figure BDA0002355662260000124
Figure BDA0002355662260000125
Figure BDA0002355662260000126
tFy1(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)-d3*imgFyStd-d4*imgFyStd(j)
tFy2(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)+d3*imgFyStd+d4*imgFyStd(j)
Figure BDA0002355662260000127
Figure BDA0002355662260000131
Figure BDA0002355662260000132
Figure BDA0002355662260000133
式中：
imgFyScore为静脉图像的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyScore(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyNum(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的合格指标数；
ty1(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标下限；
ty2(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标上限；
imgFy为静脉图像的纵向一阶梯度；
Fy为纵向一阶梯度卷积模板算子；
imgFyAvg为静脉图像的纵向一阶梯度的均值；
imgFyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的均值；
imgFyStd为静脉图像的纵向一阶梯度的标准偏差；
imgFyStd(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的标准偏差；
d0、d1、d2、d3和d4为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为0.0、0.3、1.0、0.3、1.0，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的纵向向边缘指标，是衡量指静脉纵向边缘信息强弱的指标。
步骤(4)中指静脉图像二阶梯度指标的计算，具体包括如下步骤：
(4-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000134
Figure BDA0002355662260000135
Figure BDA0002355662260000136
Figure BDA0002355662260000137
tFxx1(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)-e3*imgFxxStd-e4*imgFxxStd(i)
tFxx2(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)+e3*imgFxxStd+e4*imgFxxStd(i)
Figure BDA0002355662260000141
Figure BDA0002355662260000142
Figure BDA0002355662260000143
Figure BDA0002355662260000144
式中：
imgFxxScore为静脉图像的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxScore(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxNum(i)为静脉图像某一行的横向二梯度的合格指标数；
tFxx1(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标下限；
tFxx2(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFxx为静脉图像的横向二阶梯度；
Fxx为横向二阶梯度卷积模板算子；
imgFxxAvg为静脉图像的横向二阶梯度的均值；
imgFxxAvg(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的均值；
imgFxxStd为静脉图像的横向二阶梯度的标准偏差；
imgFxxStd(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的标准偏差；
e0、e1、e2、e3和e4为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为0.0、0.2、1.0、0.1-1.0，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的横向拐点指标，是衡量指静脉横向拐点信息强弱的指标
(4-2)计算指静脉图像的纵向灰度二阶梯度指标，计算公式如下：
Figure BDA0002355662260000145
Figure BDA0002355662260000146
Figure BDA0002355662260000147
Figure BDA0002355662260000148
tFyy1(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)-f3*imgFyyStd-f4*imgFyyStd(j)
tFyy2(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)+f3*imgFyyStd+f4*imgFyyStd(j)
Figure BDA0002355662260000151
Figure BDA0002355662260000152
Figure BDA0002355662260000153
Figure BDA0002355662260000154
式中：
imgFyyScore为静脉图像的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyScore(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyNum(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的合格指标数；
tFyy1(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标下限；
tFyy2(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFyy为静脉图像的纵向二阶梯度；
Fyy为纵向二阶梯度卷积模板算子；
imgFyyAvg为静脉图像的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyStd为静脉图像的纵向二阶梯度的标准偏差；
imgFyyStd(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的标准偏差；
f0、f1、f2、f3和f4为模型参数；
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为0.0、0.2、1.0、0.1-1.0，利用上述计算公式可得到指静脉图像静脉信息的纵向拐点指标，是衡量指静脉纵向拐点信息强弱的指标。
步骤(5)中，构建指静脉图像质量量化评估数学模型和计算模型参数，具体包括如下步骤：
Figure BDA0002355662260000155
式中：
Function为指静脉图像质量量化评估数学模型；
Figure BDA0002355662260000161
为度量指静脉图像的宏观灰度指标；
imgHorizonScore为度量指静脉图像静脉信息的横向灰度指标；
imgVerticalScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向灰度指标；
imgNoise为度量指静脉图像的噪声指标；
imgFxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向边缘指标；
imgFyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向边缘指标；
imgFxxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向拐点指标；
imgFyyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向拐点指标；
本实施例所采用的指静脉图像质量量化评估数学模型为线性模型，具体的模型参数形式如下：
Figure BDA0002355662260000162
根据不同环境中的指静脉图像的静脉特征数据对上述的模型参数进行数据回归分析，得到的模型参数为0.0、0.2、0.1、0.1、-0.1、0.3、0.3、0.5、0.5，利用上述计算公式可得到指静脉图像质量的综合评估结果。
在步骤(6)中，指静脉图像质量的量化评估模型对不同使用环境下的图像质量进行量化评估与图像处理技术支持，具体包括：
利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响，使得不同在不同环境下的图像质量保持相同的状态，进而可提高不同使用环境下指静脉技术的识别性能和鲁棒性。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方案，实际的结构并不局限于此。所以本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
(1)计算指静脉图像灰度分布指标；
(2)计算指静脉图像噪声水平指标；
(3)计算指静脉图像一阶梯度指标；
(4)计算指静脉图像二阶梯度指标；
(5)构建指静脉图像质量量化评估数学模型并计算模型参数；
(6)利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响。
2.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(1)中，指静脉图像灰度分布指标的计算包括以下过程：
(1-1)计算指静脉图像的灰度均值和灰度标准偏差，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000011
Figure FDA0002355662250000012
式中：
imgAvg为静脉图像的灰度均值；
imgStd为静脉图像的灰度标准偏差；
img(i，j)为指静脉图像某点的灰度值；
row为指静脉图像的行数；
col为指静脉图像的列数；
(1-2)计算指静脉图像的横向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000013
Figure FDA0002355662250000014
Figure FDA0002355662250000015
th1(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)-a3*imgStd-a4*imgHorizonStd(i)
th2(i)＝a0+a1*imgAvg+a2*imgHorizonAvg(i)+a3*imgStd+a4*imgHorizonStd(i)
Figure FDA0002355662250000016
Figure FDA0002355662250000017
式中：
imgHorizonScore为静脉图像的横向灰度分布指标；
HorizonScore(i)为静脉图像某一行的横向灰度分布指标；
HorizonNum(j)为静脉图像某一行的横向灰度合格指标数；
th1(i)为横向灰度指标下限；
th2(i)为横向灰度指标上限；
imgHorizonAvg(i)为静脉图像某一行的灰度均值；
imgHorizonStd(i)为静脉图像某一行的灰度标准偏差；
a0、a1、a2、a3和a4均为模型参数；
(1-3)计算指静脉图像的纵向灰度分布指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000021
Figure FDA0002355662250000022
Figure FDA0002355662250000023
tv1(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)-b3*imgStd-b4*imgVerticalStd(j)
tv2(j)＝b0+b1*imgAvg+b2*imgVerticalAvg(j)+b3*imgStd+b4*imgVerticalStd(j)
Figure FDA0002355662250000024
Figure FDA0002355662250000025
式中：
imgVerticalScore为静脉图像的纵向灰度分布指标；
VerticalScore(j)为静脉图像某一列的纵向灰度分布指标；
VerticalNum(i)为静脉图像某一列的的纵向灰度合格指标数；
tv1(j)为纵向灰度指标下限；
tv2(j)为纵向灰度指标上限；
imgVerticalAvg(j)为静脉图像某一列的灰度均值；
imgVerticalStd(j)为静脉图像某一列的灰度标准偏差；
b0、b1、b2、b3和b4均为模型参数。
3.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(2)中指静脉图像噪声水平指标的计算公式为：
Figure FDA0002355662250000031
式中：
imgNoise为静脉图像的噪声指标；
Fnoise为噪声卷积模板算子。
4.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，在步骤(3)中，指静脉图像一阶梯度指标计算，具体包括如下步骤：
(3-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000032
Figure FDA0002355662250000033
Figure FDA0002355662250000034
Figure FDA0002355662250000035
tFx1(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)-c3*imgFxStd-c4*imgFxStd(i)
tFx2(i)＝c0+c1*imgFxAvg+c2*imgFxAvg(i)+c3*imgFxStd+c4*imgFxStd(i)
Figure FDA0002355662250000036
Figure FDA0002355662250000037
Figure FDA0002355662250000038
Figure FDA0002355662250000039
式中：
imgFxScore为静脉图像的横向一阶梯度分布指标；
imgFxScore(i)为静脉图像某一行的一阶梯度分布指标；
imgFxNum(i)为静脉图像某一行的一阶梯度的合格指标数；
tg1(i)为横向一阶梯度指标下限；
tg2(i)为纵向一阶梯度指标上限；
imgFx为静脉图像的横向一阶梯度；
Fx为横向一阶梯度卷积模板算子；
imgFxAvg为静脉图像的横向一阶梯度的均值；
imgFxAvg(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的均值；
imgFxStd为静脉图像的横向一阶梯度的标准偏差；
imgFxStd(i)为静脉图像某一行的横向一阶梯度的标准偏差；
c0、c1、c2、c3和c4为模型参数；
(3-2)计算指静脉图像的纵向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000041
Figure FDA0002355662250000042
Figure FDA0002355662250000043
Figure FDA0002355662250000044
tFy1(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)-d3*imgFyStd-d4*imgFyStd(j)
tFy2(j)＝d0+d1*imgFyAvg+d2*imgFyAvg(j)+d3*imgFyStd+d4*imgFyStd(j)
Figure FDA0002355662250000045
Figure FDA0002355662250000046
Figure FDA0002355662250000047
Figure FDA0002355662250000048
式中：
imgFyScore为静脉图像的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyScore(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度分布指标；
imgFyNum(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的合格指标数；
ty1(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标下限；
ty2(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度归一化的指标上限；
imgFy为静脉图像的纵向一阶梯度；
Fy为纵向一阶梯度卷积模板算子；
imgFyAvg为静脉图像的纵向一阶梯度的均值；
imgFyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的均值；
imgFyStd为静脉图像的纵向一阶梯度的标准偏差；
imgFyStd(j)为静脉图像某一列的纵向一阶梯度的标准偏差；
d0、d1、d2、d3和d4为模型参数。
5.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(4)中指静脉图像二阶梯度指标的计算，具体包括如下步骤：
(4-1)计算指静脉图像的横向灰度一阶梯度指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000051
Figure FDA0002355662250000052
Figure FDA0002355662250000053
Figure FDA0002355662250000054
tFxx1(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)-e3*imgFxxStd-e4*imgFxxStd(i)
tFxx2(i)＝e0+e1*imgFxxAvg+e2*imgFxxAvg(i)+e3*imgFxxStd+e4*imgFxxStd(i)
Figure FDA0002355662250000055
Figure FDA0002355662250000056
Figure FDA0002355662250000057
Figure FDA0002355662250000058
式中：
imgFxxScore为静脉图像的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxScore(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度分布指标；
imgFxxNum(i)为静脉图像某一行的横向二梯度的合格指标数；
tFxx1(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标下限；
tFxx2(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFxx为静脉图像的横向二阶梯度；
Fxx为横向二阶梯度卷积模板算子；
imgFxxAvg为静脉图像的横向二阶梯度的均值；
imgFxxAvg(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的均值；
imgFxxStd为静脉图像的横向二阶梯度的标准偏差；
imgFxxStd(i)为静脉图像某一行的横向二阶梯度的标准偏差；
e0、e1、e2、e3和e4为模型参数；
(4-2)计算指静脉图像的纵向灰度二阶梯度指标，计算公式如下：
Figure FDA0002355662250000059
Figure FDA00023556622500000510
Figure FDA0002355662250000061
Figure FDA0002355662250000062
tFyy1(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)-f3*imgFyyStd-f4*imgFyyStd(j)
tFyy2(j)＝f0+f1*imgFyyAvg+f2*imgFyyAvg(j)+f3*imgFyyStd+f4*imgFyyStd(j)
Figure FDA0002355662250000063
Figure FDA0002355662250000064
Figure FDA0002355662250000065
Figure FDA0002355662250000066
式中：
imgFyyScore为静脉图像的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyScore(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度分布指标；
imgFyyNum(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的合格指标数；
tFyy1(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标下限；
tFyy2(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度归一化的指标上限；
imgFyy为静脉图像的纵向二阶梯度；
Fyy为纵向二阶梯度卷积模板算子；
imgFyyAvg为静脉图像的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyAvg(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的均值；
imgFyyStd为静脉图像的纵向二阶梯度的标准偏差；
imgFyyStd(j)为静脉图像某一列的纵向二阶梯度的标准偏差；
f0、f1、f2、f3和f4为模型参数。
6.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(5)中，构建指静脉图像质量量化评估数学模型和计算模型参数，具体包括如下步骤：
Figure FDA0002355662250000067
式中：
Function为指静脉图像质量量化评估数学模型；
Figure FDA0002355662250000071
为度量指静脉图像的宏观灰度指标；
imgHorizonScore为度量指静脉图像静脉信息的横向灰度指标；
imgVerticalScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向灰度指标；
imgNoise为度量指静脉图像的噪声指标；
imgFxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向边缘指标；
imgFyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向边缘指标；
imgFxxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向拐点指标；
imgFyyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向拐点指标。
7.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(6)中，利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响，使得不同在不同环境下的图像质量保持相同的状态，进而可提高不同使用环境下指静脉技术的识别性能和鲁棒性。
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