[发明专利]一种提取手掌静脉有效区域的方法

说明书

本发明提供一种提取手掌静脉有效区域的方法，包括S1、图像预处理，S2、图像特征寻找，S3、图像区域标定，S4、截取图像，本发明通过在手掌上标定一个有效区域，获取稳定的手掌特征区域，防止背景、手掌轮廓等无效特征在识别上的干扰因素，减小掌静脉识别时的算法难度，提升识别速度与通过率，提升使用者的使用体验；克服了距离远近、手掌旋转及运动导致的图像变化，同一手掌却得到了不同特征的问题，在不使用手掌固定架装置的情况下，本发明依然能够获取稳定的有效区域。

技术领域

本发明涉及人体生物识别领域，尤其涉及一种提取手掌静脉有效区域的方法。

背景技术

手掌静脉识别是一种新的生物特征识别技术，主要应用于个人身份鉴别，同人的指纹相比，手掌静脉不仅具有高度的唯一性，而且活体性、防伪性和特征稳定性更为突出，在身份认证方面具有更高的安全性。所有人的静脉都是不同的，即使是长相非常相似的双胞胎的静脉图像也不同。

在掌静脉识别中，通常需获得个人掌静脉分布图，并通过其分布的匹配程度来识别用户，掌静脉特征指个人掌面内的静脉分布，而掌静脉识别设备通常拍摄到的幅面比较大，除背景外，手指及手掌轮廓都是掌静脉识别的干扰因素，因此在掌静脉识别中，标定手掌静脉有效区可以有效的提高识别效率。为减小掌静脉识别时的算法难度，提升识别速度，去除无效特征对识别的干扰。参阅图1现有技术与本发明的效果比对示意图，以固定矩形为有效区域，若使用者以①方式放置手掌可获得较好的特征。如图②由距离远导致图像变小，但选取不能灵活变化，并导致引入干扰特征。如图③由手掌旋转一定角度导致特征跟着旋转，等等。这些不能根据实际情况确定的选区，极大的干扰了识别效率和匹配通过率。

此外，现有技术主要是通过放置手掌定位架来固定手掌放置，当手掌成像时取图像中心固定区域作为有掌静脉效区，不能够根据手掌具体放置情况进行自动标定，导致在特征识别中往往通过率不高，匹配时间长，体验不佳。

因此，有必要提供一种提取手掌静脉有效区域的方法解决以上问题。

发明内容

本发明提供一种提取手掌静脉有效区域的方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的提取手掌静脉有效区域的方法包括S1、图像预处理，图像灰度转化，图像缩小比例，图像二值化；S2、图像特征寻找，对所述S1图像预处理后的图像查找角点，对包含角点的矩阵进行手指凹点模型匹配，重复特征点过滤，得出手指两两相交的凹点特征点；S3、图像区域标定，根据S2图像特征寻找得到的所述凹点特征点来截取包含中指的区域图像，计算所述区域图像的中指直线公式以及中指平均宽度，根据所述中指直线公式计算得出手掌中的掌静脉有效区域起始坐标及长度和宽度，以中指线为基准旋转获得手掌静脉有效区域；S4、截取图像。

进一步地，所述步骤S1中，图像灰度转化具体为：简化图像的色彩，将彩色图像转化为灰度图像；图像缩小比例具体为：处理图像时，在图像不失真的情况下缩小图像；图像二值化包括如下步骤：S11、计算整幅图像像素的平均灰度值；S12、遍历所有像素，把像素值大于所述平均灰度值的点的像素设为255，否则设为0。

进一步地，所述步骤S2中，查找角点的具体方式为：选取半径为R的区域像素，当区域边界有三分之一的像素值与中心像素不一致时则该区域存在角点，获取角点密集区域。

进一步地，所述步骤S3中，所述中指直线公式包括中指斜率、中指截距、中指线垂线、中指线斜率反正切的旋转角度。

进一步地，所述步骤S3中，依据所述中指斜率和中指截距得到中指线，以中指线为基准向上平移所述中指平均宽度距离，得到有效区域上边界，以中指线为基准向下平移所述中指平均宽度距离，得到有效区域下边界，以中指线垂线为基准向右平移所述中指平均宽度距离，得到有效区域左边界，以中指线垂线为基准向右平移三倍所述中指平均宽度距离，得到有效区域右边界。

进一步地，得到所述有效区域后，计算所述有效区域的起点、长度、宽度，以所述有效区域的起点为图像中心旋转中指线斜率反正切的旋转角度。