[发明专利]基于方向检测的在线掌纹有效区域快速分割方法

摘要

本发明公开了一种基于方向检测的在线掌纹有效区域快速分割方法。主要解决现有的在线掌纹分割技术时间复杂度高、实时性差的不足。其实现步骤是：1.输入掌纹图像，利用轮廓梯度计算手掌方向；2.校正掌纹图像，利用校正后轮廓的梯度方向选取备选点；3.对备选点进行层次聚类，聚到三类为止，再利用这三类中心的位置关系确定谷点的位置；4.以谷点为参照点完成掌纹分割。本发明利用手掌轮廓点的梯度方向与手掌方向的关系，提高了在线掌纹有效区域分割的速度，可用于移动设备中的身份验证。

主权项

一种基于方向检测的在线掌纹有效区域快速分割方法，包括如下步骤：(1)输入大小为M×L的掌纹图像I(x,y)，其中(x,y)表示掌纹图像的像素点坐标，M表示掌纹图像的长度，L表示掌纹图像的宽度；(2)对掌纹图像I(x,y)进行阈值分割，得到掌纹二值化图像I_B(x,y)，对掌纹二值化图像I_B(x,y)进行腐蚀操作，得到腐蚀后的掌纹图像I_E(x,y)，进而得到手掌轮廓图像Edg(x,y)：Edg(x,y)＝I_B(x,y)‑I_E(x,y)；(3)利用手掌轮廓图像Edg(x,y)，计算方向图像D(x,y)和方向角图像θ(x,y)；(4)计算掌纹图像I(x,y)的手掌方向θ_p：(4a)对方向角图像θ(x,y)像素值的分布进行统计，求得θ(x,y)中分布最多的像素值θ_max：(4a1)把[0°,360°)等分成36段角度区间，每段角度区间的大小为10°，将方向角图像θ(x,y)在第i段角度区间内的像素点数表示为L_i，并初始化L_i为0，i＝1,2,...,36；当10(i‑1)≤θ(x,y)＜10i且Edg(x,y)＞0时_，给第i段角度区间对应的像素点数L_i值加1；(4a2)找出L_i的最大值，将该最大值对应的i记作i_max，计算方向角图像θ(x,y)中分布最多的像素值θ_max：${\mathrm{\θ}}_{\max }=\frac{10(i_{\max }-1)+10\×i_{\max }}{2};$(4b)利用方向角图像θ(x,y)中分布最多的像素值θ_max，计算手掌方向：θ_p＝θ_max‑90°；(5)对掌纹图像I(x,y)进行方向校正，得到梯度校正图像D′(x,y)和角度校正图像θ′(x,y)：(5a)对掌纹图像I(x,y)以‑θ_p为旋转角度进行逆时针旋转，得到手掌校正图像I′(x,y)；(5b)将手掌校正图像I′(x,y)作为输入图像，重复步骤(1)到步骤(3)，得到的方向图像记作梯度校正图像D′(x,y)，得到的方向角图像记作角度校正图像θ′(x,y)；(6)利用手掌轮廓图像Edg(x,y)和角度校正图像θ′(x,y)，确定备选点集C：若像素点坐标(x,y)满足Edg(x,y)＝255且165°≤θ′(x,y)≤195°，则将该像素点加入到备选点集C中；(7)利用备选点集C，计算手掌校正图像I′(x,y)中上谷点v_u和下谷点v_d的位置：(7a)对备选点集C中的点进行层次聚类，聚到3类为止，分别记为第一类CL₁、第二类CL₂、第三类CL₃，并将这三类的聚类中心分别记为c₁、c₂、c₃；(7b)遍历第一类CL₁中的点，计算这些点到该类聚类中心c₁的距离，并将距离c₁最近的点记为v₁；(7c)遍历第二类CL₂中的点，计算这些点到该类聚类中心c₂的距离，并将距离c₂最近的点记为v₂；(7d)遍历第三类CL₃中的点，计算这些点到该类聚类中心c₃的距离，并将距离c₃最近的点记为v₃；(7e)将上述得到三个点v₁、v₂、v₃中横坐标最小的点的位置记为I′(x,y)中上谷点v_u的位置，把v₁、v₂、v₃中横坐标最大的点的位置记为I′(x,y)中下谷点v_d的位置；(8)以手掌校正图像I′(x,y)中上谷点v_u的位置和下谷点v_d的位置为参照点，分割出掌纹有效区域图像R(x,y)。