[发明专利]一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统

权利要求书

1.一种高效的指静脉图片特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用局部平均值与标准差描述的像素离散度算法，得到包含主纹路信息的像素离散度分布图；

步骤2，利用融合主纹路信息的像素离散度提取算法，对所得到的像素离散度分布图使用Kirsch滤波核进行多次特征提取，获得像素块组合；其中，Kirsch的移动方式是从左至右和从上至下；

步骤3，遍历像素块组合中的所有像素块，获得全局权值和二值序列；

步骤4，根据获取的二值序列和全局权值来计算GLDP码，将获取的GLDP码作为对应位置的像素值进行组合最终获得特征图像。

2.根据权利要求1所述的高效的指静脉图片特征提取方法，其特征在于，所述的局部平均值与标准差描述的像素离散度算法包括：

步骤1.1，在大小为m_r×m_l的指静脉图像区域使用像素离散度算法；

步骤1.2，计算当前算法所操作区域内的所有像素的平均值m_j和标准差s_j；

其中，j为当前算法所操作的区域编号，i_c为(x_c,y_c)处像素的离散度值，C为操作区域中各像素的编号，n为操作区域中像素的数量，(x_c,y_c)为操作区域中像素的位置；

步骤1.3，结合平均值m_j与标准差s_j获得第j个域空间的像素离散度T(x_j,y_j)；

T(x_j,y_j)＝m_j+k×s_j

其中，k为对标准差s_j添加的偏值；

步骤1.4，结合获得像素离散度T(x_j,y_j)，在静脉图像中依次自左至右、自上至下移动，分别计算所有区域的像素离散度，最终获得像素离散度分布图T_Guided＝{T(x₁,y₁),T(x₂,y₂),…,T(x_n,y_n)}。

3.根据权利要求2所述的高效的指静脉图片特征提取方法，其特征在于，对所得到的像素离散度分布图使用Kirsch滤波核进行特征提取的方法：

步骤2.1，对得到的像素离散度分布图T_Guided，使用Kirsch滤波核进行特征提取，获取像素块P_i；定义像素块P_i除中心离散度以外的(x_i,y_i)处的离散度为p；

步骤2.2，将p进行顺序排序后的下标作为二值模式的权值；

步骤2.3，利用步骤2.1中定义的像素块P_i提取二值序列，然后通过步骤2.2中定义的权值作为二值序列中2的指数进行加权计算，通过Kirsch滤波核对空间区域进行卷积操作，最终获得提取后的像素块P_i。