[发明专利]基于静脉像素点判定的掌静脉识别方法

摘要

本发明公开了一种基于静脉像素点判定的掌静脉识别方法，求取掌静脉图像样本库的方向特征编码矩阵数据库，在求取方向特征编码矩阵时，先从掌静脉图像中提取出ROI区域图像，采用滑动窗口遍历掌静脉图像ROI区域，对于每次滑动得到的ROI子区域利用方向模板判断其中像素点是否为静脉像素点，如果是静脉像素点则利用方向模板求取ROI子区域的方向特征，如果不是静脉像素点则令其方向特征为‑1，从而得到方向特征矩阵，根据预先设置的方向特征编码表得到方向特征编码矩阵；求取待识别掌静脉图像的方向特征编码矩阵，和方向特征编码矩阵数据库中每个方向特征编码矩阵进行匹配，得到识别结果。本发明可在保证识别率的情况下提高识别效率。

主权项

1.一种基于静脉像素点判定的掌静脉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取若干掌静脉图像样本，构建掌静脉图像样本库；S2：求取掌静脉图像样本库中每幅掌静脉图像的方向特征编码矩阵，构成方向特征编码矩阵数据库，方向特征编码矩阵的求取方法包括以下步骤：S2.1：从掌静脉图像中提取出掌静脉ROI区域图像；S2.2：设置方向模板的数量为Q，Q个方向模板均为P×P的点阵X，P的大小根据实际需要确定，在每个方向模板中设置一个中心区域Y，该中心区域以点阵X的中心点作为中心点，大小记为p0×p0，其中1≤p0＜P；在每个方向模板中，定义Lq为点阵X内组成一条直线区域的像素点集合，其表达式如下：Lq＝{(i,j)|j＝kq(i‑i0)+j0,(i,j)∈X,(i0,j0)∈Y}其中，q＝1,2,…,Q，kq表示第q个方向模板中直线的斜率；S2.3：在掌静脉ROI区域图像四周扩充L个像素点宽度，表示向下取整，扩充区域的像素点灰度值等于和该像素点距离最近的ROI区域中像素点的灰度值，从而得到扩充后的掌静脉ROI区域图像；S2.4：采用大小为p0×p0的滑动窗口遍历原始的掌静脉ROI区域图像，对于每次滑动得到的ROI子区域，首先判断其中像素点是否为静脉像素点，判断方法如下：令滑动窗口所得到的ROI子区域作为方向模板的中心区域，对于每个方向模板，将其直线区域Lq均分为3个直线子区域，计算扩充后的掌静脉ROI区域图像中这3个直线子区域的灰度均值，如果中间直线子区域(即ROI子区域所在有效子区域)的灰度均值均小于另外2个直线子区域，则初步判定ROI子区域中像素点是静脉像素点，令对应的判定标识fq＝1，否则初步判定ROI子区域中像素点不是静脉像素点，令对应的判定标识fq＝0；记Q个判定标识中为1的判定标识的数量为A，如果A≥AT，AT为预设阈值，如果是，则判定ROI子区域中像素点是静脉像素点，否则判定ROI子区域中像素点不是静脉像素点；如果滑动窗口所得到的ROI子区域中的像素点为静脉像素点，则采用以下方法求取方向特征：令滑动窗口所得到的ROI子区域作为方向模板的中心区域，计算Q个方向模板中每个直线区域Lq在扩充后的掌静脉ROI区域图像中所覆盖像素点的灰度值和，筛选出Q个灰度值和中的最小值，将其对应的方向模板序号作为ROI子区域的方向特征；如果滑动窗口所得到的ROI子区域中的像素点不是静脉像素点，则令ROI子区域的方向特征为‑1；从而得到大小为(M/p0)×(N/p0)的方向特征矩阵；S2.5：预先设置方向特征编码表，包含Q+1个方向特征所对应的编码，其中Q个方向模板序号所对应编码为二进制编码，记二进制编码的长度为H，方向特征‑1的编码为H位值为‑1的编码；根据掌静脉图像ROI区域中每个像素点的方向特征，得到每个像素点对应的方向特征编码，从而得到大小为(M/p0)×(N/p0×H)的方向特征编码矩阵；S3：采用步骤S2中相同方法求取待识别掌静脉图像的方向特征编码矩阵；S4：将待识别掌静脉图像的方向特征编码矩阵和方向特征编码矩阵数据库中每个方向特征编码矩阵进行匹配识别，得到待识别掌静脉图像的识别结果。