[发明专利]一种基于纹理的掌纹掌脉融合识别方法

摘要

本发明提供一种基于纹理的掌纹掌脉融合识别方法，涉及图像识别及处理技术领域。本发明步骤如下：步骤1：对掌纹图像A及掌脉图像B在NSCT域进行融合，NSCT变换将图像分解为低频子图像和高频子图像，分别对低频子图像和高频子图像进行融合处理后，再进行NSCT逆变换，生成融合图像F；步骤2：利用BSLDP算法提取F的特征，对F做分块操作，利用SLDP算法提取每一子块直方图特征向量，将所有特征向量进行串接，得到F的统计直方图总特征向量α；步骤3：利用F和待识别图像的特征向量之间的卡方距离判断是否匹配。该方法有效地降低系统等误率，满足实时性的要求，掌纹掌脉特征融合增加了系统的安全性和可靠性。

主权项

1.一种基于纹理的掌纹掌脉融合识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对掌纹图像A及掌脉图像B基于NSCT域进行融合，利用NSCT变换将图像分解为低频子图像和高频子图像两部分，对低频部分采用区域能量自适应加权融合，高频部分带利用图像自相似进行系数融合，最后进行NSCT逆变换，重构生成融合图像F；步骤2：对融合图像F利用BSLDP算法提取特征，对融合图像F进行分块操作，利用SLDP算法提取每一子块直方图特征向量，将每一子块的直方图特征向量进行串接，得到融合图像F的统计直方图总特征向量α；所述BSLDP算法为分块增强局部方向模式；该模式是将一幅图像经过分块增强局部方向模式运算后，各像素点在取值上虽然有所改变，结果仍为一幅图像，称之为BSLDP图谱；将该图谱的统计直方图作为特征向量来进行之后的操作；所述SLDP算法为增强局部方向模式；该模式是参照局部二值模式原理而提出的一种特征提取方法，该方法在描述图像的纹理信息时，对于任意一个大小为3×3的矩形块I，有9个灰度值，它中心点的SLDP值由其他8个相邻点的像素灰度值与模板卷积运算返回值的差值编码所得；步骤3：根据BSLDP算法得到融合图像F的统计直方图特征向量α，利用融合图像F和待识别图像的特征向量之间的卡方距离来判断获取到的图像是否匹配；卡方距离χ2的定义如下：其中，L为待识别图像的总数；在具体的判别过程中，计算出卡方距离后，需要设定一个阈值T，当卡方距离χ2和T的关系满足：χ2＜T，满足则说明样本是来自同一个人，否则说明样本来自于不同人。