CN115100696A - 一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法及系统,属于生物特征识别技术领域,其包括以下步骤:S1.遍历掌静脉二值图的像素点,检测到第一个连通域起始点,将该起始点的像素值设为标记号;S2.停止遍历,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,将外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,该连通域搜索结束;S3.继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否为另一个连通域的起始点、连通域内部点或内部孔洞边界点,并进行相应操作;S4.重复步骤S3,直至遍历完掌静脉二值图所有像素点,提取最大连通域。本发明对每个连通域进行填充,不需要进行递归,提高了运行效率。
Description
技术领域
本发明属于生物特征识别技术领域,尤其涉及一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法及系统。
背景技术
生物识别技术是对人体自身所拥有的生物特征进行自动身份识别的技术,其中,掌静脉特征识别是生物识别技术中较为常见的一种,其通过提取人体手掌的静脉血管的特征进行识别的技术,是一种安全性很高的身份识别技术。
现有的掌静脉识别过程中,一般采用八邻域连通标记算法获取静脉图像中最大面积的连通域,比如授权公告号为CN105426821B公开的一种基于八邻域和二次匹配的手掌静脉特征提取和匹配方法,其包括以下步骤:(1)采集手掌静脉图像;(2)对采集到的静脉图像进行预处理:二值化提取出手掌,进行手掌关键点定位,归一化后采用直方图均衡化对静脉图像进行增强;(3)对增强后的静脉图像采用Niblack阈值分割法提取静脉轮廓;(4)用八邻域算法提取特征点。
传统掌静脉识别过程中采用的八邻域连通标记算法因为需要递归导致效率较低,且容易出现卡顿现象。
发明内容
本发明提供了一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法及系统,以解决现有静脉识别过程中采用八邻域连通标记算法获取静脉图像中最大面积的连通域时存在的效率低、易出现卡顿现象的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供的技术方案为:
本发明涉及一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其包括以下步骤:
S2.停止遍历,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束;
S3.继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:
(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;
(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值;
S4.重复步骤S3,直至遍历完掌静脉二值图所有的像素点,统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域,将最大连通域每个像素点的像素值设为1并作为掌静脉识别区域,用于掌静脉识别。
优选地,所述的步骤S3中内部孔洞边界点为连通域内部孔洞的边界点,其像素值等于1且其八邻域中存在像素值大于1的邻域。通过此方式,可以避免将手指间的内部孔洞当做一个单独的连通域进行标记,从而减少后续连通域统计的基数,提高运行速率。
优选地,所述的步骤S2中,当搜索到的边界点的坐标与起始点的坐标相同时,判定为搜索回到起始点。
优选地,所述的步骤S3中,判断像素点是连通域内部点及将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号的公式为:
优选地,所述的步骤S1前还需要对掌静脉图像进行二值化处理。
优选地,所述的步骤S1中遍历掌静脉二值图的所有像素点时,按照从左至右、从上至下的顺序进行遍历。
本发明还涉及一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取的系统,其包括:
外边界点搜索模块,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束;
边界点判定模块,用于继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:
(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;
(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值;
提取模块,用于统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域作为掌静脉识别区域,用于掌静脉识别。
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:
1.本发明涉及的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法通过遍历掌静脉二值图中像素点,检测到连通域的起始点,点连通域起始点的像素值等于1且其八邻域像素值均小于等于1,再从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,以此方法可将掌静脉图像划分为数个连通域,无需进行递归,提高了运行效率。
2.本发明涉及的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法选择像素值等于1且其八邻域像素值均小于等于1的像素点作为起始点,通过起始点搜索连通域,该起始点需要同时满足像素点八邻域像素值均小于等于1,可以避免将手掌内部的点也当做起始点进行边界标记。
3.本发明涉及的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法在搜索连通域的边界点时,对搜索到的像素点进行判断,若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号,若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值,如此,可以避免将手指间的内部孔洞当做一个单独的连通域进行标记,从而减少后续连通域统计的基数,提高运行速率。
附图说明
图1为掌静脉识别中的连通域快速标记与提取系统的框图。
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。
实施例1:本实施例以掌静脉识别为例,详细介绍本发明涉及的一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,该方法包括以下步骤:
S0.对掌静脉图像进行二值化,得到掌静脉二值图,本实施例中包含两个连通域;
按照从左至右、从上至下的顺序遍历掌静脉二值图的像素点,当检测到第一个像素值等于1且其八邻域像素值均小于等于1的像素点,即判定该像素点为连通域起始点,将该像素点作为连通域起始点;起始点的坐标为,将该起始点的像素值设为标记号,标记号的初始值为2。
S2. 停止遍历,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束,其具体步骤为:
当搜索回到起始点,即搜索到的外边界点的横纵坐标满足公式(3)时,则表示该连通域搜索结束;
经过步骤S2可得到对一个连通域外边界设定标记号后的掌静脉图像。
S3. 继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:
(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;
(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值;
如此,可避免将手指间的内部孔洞当做一个单独的连通域进行标记,从而减少后续连通域统计的基数,提高运行速率。
上述过程中,判断像素点是连通域内部点及将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号的公式为:
经过步骤S3可得到对两个连通域外边界设定标记号、连通域内部点设定标记号、对该内部孔洞边界点进行标记后的掌静脉图像。
S4. 重复步骤S3,直至遍历完掌静脉二值图所有的像素点,统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域,将最大连通域每个像素点的像素值设为1并作为掌静脉识别区域,用于掌静脉识别,其具体步骤为:
重复步骤S3,直至遍历完掌静脉二值图所有的像素点,统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域,按照公式(4)将最大连通域每个像素点的像素值设为1并作为掌静脉识别区域,用将最大连通区域像素值设定1后的掌静脉识别区域进行掌静脉识别。
实施例2:参照附图1所示,本实施例涉及一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取的系统,其包括:
外边界点搜索模块,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束,外边界点搜索模块用于实现实施例1中步骤S2的功能。
边界点判定模块,用于继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:(1)若该像素点是连通域起始点,则将标记号的值加1,重复步骤S2;(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值。边界点判定模块用于实现实施例1中步骤S3的功能。
提取模块,用于统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域作为掌静脉识别区域用于掌静脉识别,提取模块用于实现实施例1中步骤S4的功能。
以上结合实施例对本发明进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (8)
1.一种掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其特征在于:其包括以下步骤:
S2.停止遍历,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束;
S3.继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:
(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;
(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值;
S4.重复步骤S3,直至遍历完掌静脉二值图所有的像素点,统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域,将最大连通域每个像素点的像素值设为1并作为掌静脉识别区域,用于掌静脉识别。
2.根据权利要求1所述的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其特征在于:所述的步骤S3中内部孔洞边界点为连通域内部孔洞的边界点,其像素值等于1且其八邻域中存在像素值大于1的邻域。
4.根据权利要求1所述的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其特征在于:所述的步骤S2中,当搜索到的边界点的坐标与起始点的坐标相同时,判定为搜索回到起始点。
6.根据权利要求1所述的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其特征在于:所述的步骤S1前还需要对掌静脉图像进行二值化处理。
7.根据权利要求1所述的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法,其特征在于:所述的步骤S1中遍历掌静脉二值图的所有像素点时,按照从左至右、从上至下的顺序进行遍历。
8.一种实现权利要求1所述的掌静脉识别中的连通域快速标记与提取方法的系统,其特征在于:其包括:
外边界点搜索模块,从连通域起始点开始进行八邻域顺时针搜索,确认连通域的外边界,若某个像素点的像素值等于1,则判定像素点为该连通域的外边界点,将该外边界点的像素值设为标记号,当搜索回到起始点,则该连通域搜索结束;
边界点判定模块,用于继续遍历掌静脉二值图的像素点,判断像素点是否满足如下条件并进行相应操作:
(2)若该像素点是连通域的外边界点所围成的连通域内部点,则将其像素值设为其对应的连通域外边界点的标记号;
(3)若该像素点是内部孔洞边界点,则对该内部孔洞边界点进行标记,标记号为其八邻域中最大的像素值;
提取模块,用于统计每个标记号的个数,选取同一标记号个数最多的连通域作为最大连通域,提取最大连通域作为掌静脉识别区域,用于掌静脉识别。
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---|---|
CN (1) | CN115100696A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117133027A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 江苏圣点世纪科技有限公司 | 一种复杂背景下掌静脉识别中手掌边界分割方法 |
Citations (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101588445A (zh) * | 2009-06-09 | 2009-11-25 | 宁波大学 | 一种基于深度的视频感兴趣区域提取方法 |
CN103093457A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-05-08 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 超声血管边界检测系统与方法 |
CN103400134A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-20 | 哈尔滨工程大学 | 非接触式手指静脉样本感兴趣区域提取方法 |
CN103559479A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-05 | 合肥工业大学 | 一种基于偏振度椭圆拟合的中性点识别方法 |
CN104966099A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-10-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于人脚图像的脚型分类方法 |
CN105046213A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-11 | 成都微力互动科技有限公司 | 一种增强现实的方法 |
CN105301268A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-03 | 青岛市中心血站 | 一种全自动血细胞计数仪及其计数控制方法 |
CN105319381A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-10 | 青岛安倍康生物医药技术有限公司 | 一种全自动血细胞计数仪及其计数控制方法 |
CN106228118A (zh) * | 2016-07-13 | 2016-12-14 | 山西圣点世纪科技股份有限公司 | 一种特征点和二值图像结合的手指静脉识别方法 |
CN106295528A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-04 | 长安大学 | 一种基于多部件空间位置关系gmm建模的车辆检测方法 |
CN106326872A (zh) * | 2016-08-27 | 2017-01-11 | 上海盟云移软网络科技股份有限公司 | 一种扩增现实系统中手势轮廓的提取方法 |
CN107680086A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-09 | 电子科技大学 | 一种既有弧形边又有直线边的材料轮廓缺陷检测方法 |
CN108596165A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-09-28 | 湖南鲲鹏智汇无人机技术有限公司 | 基于无人机低空航拍图像的道路交通标线检测方法及系统 |
CN109859247A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-06-07 | 南京理工大学 | 近地面场景红外小目标检测方法 |
CN109859114A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-06-07 | 北京大学 | 基于局域平滑性和非局域相似性的三维点云修复方法 |
CN109886939A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-14 | 西安电子科技大学 | 基于张量投票的桥梁裂缝检测方法 |
CN110223312A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-10 | 陕西师范大学 | 一种基于剪切波的sar图像边缘检测方法 |
CN110276229A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 京东方科技集团股份有限公司 | 目标物体区域中心定位方法和装置 |
CN114255202A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-03-29 | 华晨宝马汽车有限公司 | 用于检测工件上的孔洞的方法、设备、系统及存储介质 |
CN114283132A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-05 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种缺陷检测方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114494052A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-05-13 | 深圳市大族机器人有限公司 | 书本计数方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114612941A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-06-10 | 四川圣点世纪科技有限公司 | 一种基于掌静脉特征的多模式身份认证方法、装置及系统 |
CN114764790A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-19 | 南通市立新机械制造有限公司 | 一种基于霍夫圆检测的齿轮断齿检测方法 |
-
2022
- 2022-08-29 CN CN202211036796.7A patent/CN115100696A/zh active Pending
Patent Citations (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101588445A (zh) * | 2009-06-09 | 2009-11-25 | 宁波大学 | 一种基于深度的视频感兴趣区域提取方法 |
CN103093457A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-05-08 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 超声血管边界检测系统与方法 |
CN103400134A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-11-20 | 哈尔滨工程大学 | 非接触式手指静脉样本感兴趣区域提取方法 |
CN103559479A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-05 | 合肥工业大学 | 一种基于偏振度椭圆拟合的中性点识别方法 |
CN104966099A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-10-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于人脚图像的脚型分类方法 |
CN105046213A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-11-11 | 成都微力互动科技有限公司 | 一种增强现实的方法 |
CN105301268A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-03 | 青岛市中心血站 | 一种全自动血细胞计数仪及其计数控制方法 |
CN105319381A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-02-10 | 青岛安倍康生物医药技术有限公司 | 一种全自动血细胞计数仪及其计数控制方法 |
CN106228118A (zh) * | 2016-07-13 | 2016-12-14 | 山西圣点世纪科技股份有限公司 | 一种特征点和二值图像结合的手指静脉识别方法 |
CN106295528A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-04 | 长安大学 | 一种基于多部件空间位置关系gmm建模的车辆检测方法 |
CN106326872A (zh) * | 2016-08-27 | 2017-01-11 | 上海盟云移软网络科技股份有限公司 | 一种扩增现实系统中手势轮廓的提取方法 |
CN107680086A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-09 | 电子科技大学 | 一种既有弧形边又有直线边的材料轮廓缺陷检测方法 |
CN110276229A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 京东方科技集团股份有限公司 | 目标物体区域中心定位方法和装置 |
CN108596165A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-09-28 | 湖南鲲鹏智汇无人机技术有限公司 | 基于无人机低空航拍图像的道路交通标线检测方法及系统 |
CN109859114A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-06-07 | 北京大学 | 基于局域平滑性和非局域相似性的三维点云修复方法 |
CN109886939A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-14 | 西安电子科技大学 | 基于张量投票的桥梁裂缝检测方法 |
CN109859247A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-06-07 | 南京理工大学 | 近地面场景红外小目标检测方法 |
CN110223312A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-10 | 陕西师范大学 | 一种基于剪切波的sar图像边缘检测方法 |
CN114255202A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-03-29 | 华晨宝马汽车有限公司 | 用于检测工件上的孔洞的方法、设备、系统及存储介质 |
CN114283132A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-05 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种缺陷检测方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114494052A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-05-13 | 深圳市大族机器人有限公司 | 书本计数方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114764790A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-19 | 南通市立新机械制造有限公司 | 一种基于霍夫圆检测的齿轮断齿检测方法 |
CN114612941A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-06-10 | 四川圣点世纪科技有限公司 | 一种基于掌静脉特征的多模式身份认证方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
M. JIN ET AL: "Safety Helmet Detection Algorithm based on Color and HOG Features", 《IEEE 19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COGNITIVE INFORMATICS & COGNITIVE COMPUTING》 * |
余启明: "基于背景减法和帧差法的运动目标检测算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
刘明明等: "基于改进连通域标记的手绘草图符号分割", 《浙江水利水电学院学报》 * |
肖冰: "大口径光学元件表面疵病自动化检测系统关键问题讨论与研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
郭鑫: "断层扫描影像自动分割技术的研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117133027A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 江苏圣点世纪科技有限公司 | 一种复杂背景下掌静脉识别中手掌边界分割方法 |
CN117133027B (zh) * | 2023-10-26 | 2024-02-09 | 江苏圣点世纪科技有限公司 | 一种复杂背景下掌静脉识别中手掌边界分割方法 |
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