[发明专利]一种掌静脉图像纹理滤波增强方法

摘要

本发明公开了一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，具体步骤如下利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合；通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；根据Retinex理论继续消除光照不均问题；进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图。本发明具有获得对比度更强、更稳定的掌静脉特征等优点。

主权项

一种掌静脉图像纹理滤波增强方法，其特征在于：具体步骤如下：(1)、利用双边滤波思路，构建依赖于邻域像素的值的滤波器组合：(1.1)、构建滤波器如下所述：h(x)=kd-1(x)∫-∞∞∫-∞∞f(ξ)c(ξ,x)dξ]]>其中kd(x)=∫-∞∞∫-∞∞c(ξ,x)dξ]]>其中的c即为基于空间距离的高斯权重，而kd(x)用来对结果进行单位化；(1.2)、通过高斯滤波处理静脉纹中不稳定的细小纹理或者光线导致的噪声，同时考虑了像素间的空间位置上的关系，滤波中对于边缘的保持通过像素差值的强度来实现：d(x)=kr-1(x)∫-∞∞∫-∞∞f(ξ)s(f(ξ),f(x))dξ]]>kr(x)=∫-∞∞∫-∞∞s(f(ξ),f(ξ))dξ]]>其中的s为基于像素间相似程度的高斯权重，kr(x)为对结果单位化因子，对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量滤波器：h(x)=k-1(x)∫-∞∞∫-∞∞f(ξ)c(ξ,x)s(f(ξ),f(ξ))dξ]]>k(x)=∫-∞∞∫-∞∞c(ξ,x)s(f(ξ),f(x))dξ]]>上式中的单位化分部k(x)综合了两种高斯权重于一起而得到，其中的c与s计描述如下：c(ξ,x)=e-12(d(ξ,x)σd)2]]>d(ξ，x)＝d(ξ‑x)＝||ξ‑x||s(ξ,x)=e12(σ(f(ξ),f(x))σr)2]]>σ(φ，f)＝σ(φ‑f)＝||φ‑f||其中，利用上述滤波器构建区域上离散化滤波单元，通过滑动滤波窗口进行滤波处理；(2)、通过Laplacian of Gaussian滤波器进行边缘增强处理，为了加快运算过程，方法利用高斯差分来近似计算，以此对滤除杂波之后的结果图进行边缘增强处理，得到处理后的静脉纹理图；(3)、根据Retinex理论继续消除光照不均问题，构建理论方程：I(x,y)＝L(x,y)*R(x,y)I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y)代表环境光的照射分量；R(x,y)表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量，即为实际需要的剔除光照不均匀问题的完美图片信息，为提取R(x,y)，对公式两边取对数，得到：Log[R(x,y)]＝Log[I(x,y)]‑Log[L(x,y)]；此处以图像中的灰度亮度值的高斯模糊值作为实际环境光照射分量，求得对数空间下的剔除环境光照不均匀干扰的静脉图，进一步利用公式对对数空间中的像素进行重建，得到最终的增强后的静脉纹线图。