專利名稱：基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型濾波形態(tài)響應(yīng)直接提取手背靜脈模式骨架的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種生物特征身份識別方法，具體地說是提取手背靜脈特征的方法。
背景技術(shù)：
基于手部靜脈模式特征進行身份識別技術(shù)的研究，是近幾年生物特征身份識別技術(shù)領(lǐng)域研究的熱點。鑒于手部靜脈模式固有的特點，通常采用近紅外裝置進行模式樣本采集，采集到樣本圖像的特點是對比度低、灰度值范圍窄且分布極不均勻，如果直接進行處理，后續(xù)相關(guān)算法的可操作性、準確性、穩(wěn)定性都會受到很大的影響，因此導(dǎo)致手背靜脈模式紋理骨架提取困難，解決這一問題的過程在生物特征身份識別技術(shù)領(lǐng)域?qū)儆跇颖灸Ｊ焦羌芴崛?。利用基于靜脈多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型的靜脈紋理提取算法，可得到多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型靜脈度響應(yīng)(記為VLSDM-R)、微分尺度空間最大靜脈度所對應(yīng)的微分尺度圖(記為VLSDM-S)以及微分尺度空間最大靜脈度所對應(yīng)的方向圖(記為VLSDM-D)。利用基于Gabor濾波組及靜脈紋理橫斷面數(shù)學(xué)模型提出的兩種靜脈紋理提取算法，可得到靜脈紋理的兩種靜脈濾波響應(yīng)濾波響應(yīng)空間最優(yōu)靜脈濾波響應(yīng)(記為GFBM-R1)，方向空間最優(yōu)靜脈濾波響應(yīng)在尺度空間的靜脈紋理混合矩響應(yīng)(記為 GFBM-R2)，同時也可得到GFBM-Rl所對應(yīng)的Gabor濾波器尺度圖(記為GFBM-S)和GFBM-Rl 所對應(yīng)的Gabor濾波器方向圖(記為GFBM-D)。VLSDM-R、GFBM-Rl、GFBM-R2具有很多共性1、它們均在靜脈紋理脊線上取得局部極大值；2、它們均較好地保持了靜脈紋理的局部曲面形態(tài)。VLSDM-S與GFBM-S也存在共性 每個像素點的響應(yīng)值均接近以該點為中心的局部靜脈紋理的尺度，因為只有它們接近局部紋理尺度時，才使得對應(yīng)的濾波響應(yīng)值最大。3、VLSDM-D與GFBM-D應(yīng)該接近垂直關(guān)系，因為VLSDM-D對應(yīng)著紋理的走向方向，而GFBM-D與紋理走向方向垂直。因此，靜脈紋理提取算法處理后可得到三類較為重要的響應(yīng)1、表征靜脈紋理局部曲面分布形態(tài)的特征響應(yīng)(VLSDM-R、GFBM-Rl、GFBM-R2) ；2、表征靜脈紋理方向信息的方向響應(yīng)(VLSDM-D與GFBM-D) ；3、表征靜脈紋理尺度信息的尺度響應(yīng)(VLSDM-S與GFBM-S)； 本發(fā)明將第一類響應(yīng)統(tǒng)稱為靜脈紋理局部形態(tài)響應(yīng)(記為VTLFR)，第二類響應(yīng)統(tǒng)稱為靜脈紋理方向響應(yīng)(記為VTDR)，第三類響應(yīng)統(tǒng)稱為靜脈紋理尺度響應(yīng)(記為VTSR)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供能夠解決存在對比度低、灰度值窄、灰度值分布不均勻、紋理模糊、紋理邊緣較弱、交叉紋理粘連等問題的基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型濾波形態(tài)響應(yīng)直接提取手背靜脈模式骨架的方法。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的
本發(fā)明基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型濾波形態(tài)響應(yīng)直接提取手背靜脈模式骨架的方法，其特征是(1)基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型對靜脈紋理進行多尺度分析以獲取靜脈紋理的形態(tài)響應(yīng)、方向響應(yīng)、尺度響應(yīng)；(2)從獲取的靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)中提取出脊點，形成離散的初始脊線段集；(3)根據(jù)噪聲脊線段較短、出現(xiàn)在靜脈紋理尺度響應(yīng)中的低值區(qū)及脊線段中像素點所對應(yīng)的最大靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)較小的特點，結(jié)合獲取的靜脈紋理尺度響應(yīng)及靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)灰度圖對初始脊線段集進行預(yù)處理；(4)從所得到的脊線段集中提取出端點，并根據(jù)獲取的靜脈紋理方向響應(yīng)獲得端點延伸方向，對其進行延伸處理，以連接離散脊線段；(5)根據(jù)靜脈紋理中不應(yīng)該存在孤立脊線段和懸浮脊線段的固有特性從端點連接后的脊線段集中濾去孤立脊線段和懸浮脊線段，經(jīng)此脊線后期處理后，即可得到最終靜脈紋理骨架。本發(fā)明的優(yōu)勢在于本發(fā)明能夠解決存在對比度低、灰度值窄、灰度值分布不均勻、紋理模糊、紋理邊緣較弱、交叉紋理粘連等問題。


圖1是多尺度VLSDM模型響應(yīng)局部方向及橫斷面分布曲線圖；圖2是多尺度VLSDM模型響應(yīng)灰度圖；圖3是多尺度VLSDM模型響應(yīng)濾波后的結(jié)果圖；圖4是兩種不同初始脊點集提取結(jié)果及交叉紋理區(qū)域示意圖，其中A是圖2的脊點集，B是圖3的脊點集；圖5是脊點標識圖I1預(yù)處理后的結(jié)果及端點局部區(qū)域脊點分布情況；圖6是Pe的8鄰域像素點中脊點數(shù)不為一時的兩類模板，其中A是Pe的8鄰域像素點中有兩個脊點時端點模板，B是Pe的8鄰域像素點中有三個脊點時端點模板；圖7是Pe的8鄰域像素點；圖8是經(jīng)端點延伸后的結(jié)果圖以及其與多尺度VLSDM模型響應(yīng)疊加后的圖像；圖9是經(jīng)端點延伸后的結(jié)果圖以及與源圖疊加后的圖像；圖10為本發(fā)明的流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖舉例對本發(fā)明做更詳細地描述結(jié)合圖1 10，本發(fā)明基于以下幾點=VTLFR局部紋理的橫斷面呈脊形(如圖1所示)分布；能從VTDR中得到VTLFR中對應(yīng)區(qū)域局部靜脈紋理的方向信息；，；(圖1中標出)；可利用VTSR對VTLFR中的背景及紋理邊緣噪聲進行處理；用VTLFR中紋理的脊線作為靜脈紋理的骨架。1.提取紋理初始脊點集從圖1中可以看出沿ν;方向的橫斷面響應(yīng)分布曲線會出現(xiàn)一個極大值點，該點就是多尺度VLSDM模型響應(yīng)中脊線上的點，稱之為脊點，脊線就是響應(yīng)中脊點的集合，記為U， 根據(jù)其在；方向局部極大的特點，本發(fā)明采用Carmy邊緣檢測中用到的局部非最大值抑制算法在；方向提取響應(yīng)中的局部極大值點。局部極大值點的提取可以直接基于濾波前的多尺度VLSDM模型響應(yīng)(如圖2)進行；也可以基于濾波后的多尺度VLSDM模型響應(yīng)(如圖3(D))進行。下面結(jié)合圖4來討論初始脊線點集存在的問題(1)脊點集U被分成了許多離散的脊線段從圖4中可以看出，紋理交叉處產(chǎn)生了斷點，將脊線點集U分成了許多離散的脊線段。(2)脊點集U中存在噪聲脊線段對比圖4㈧與圖4(B)可以看到，基于濾波后多尺度VLSDM模型響應(yīng)提取的脊點集，噪聲脊點集較少，但還是存在少量的噪聲脊點集，它們是由小毛刺紋理引起的，因此噪聲脊點集中所包含的脊點較少。圖4(A)中存在大量的噪聲脊點集，它們可分為兩類一類包含脊點較少，它是由小面積的毛刺噪聲紋理引起的；另一類包含的脊點較多，在圖4(A)中表現(xiàn)為有一定長度的脊線段，是由于大面積的噪聲紋理引起的。(3)脊點集U中包含了邊界噪聲邊界存在連續(xù)且類似脊線的直線段，屬于邊界噪聲。邊界噪聲的特點是到邊界的距離為一個像素，且寬度也為一個像素。2.初始點集預(yù)處理初始脊點集預(yù)處理的目的是解決脊點集U中的噪聲脊線段和邊界噪聲。初始脊點集預(yù)處理方法的步驟如下(1)生成脊線點集U標識圖I1 大小與樣本圖像相同，脊點像素點為1，其他為0。(2)除去邊界噪聲分別將I1圖中離邊界的距離小于2個像素的點對應(yīng)的標識置零。(3)提取離散的脊線段在經(jīng)第二步處理后的I1圖中，提取連通的脊點，構(gòu)成脊線
段，會得到一系列脊線段，記為氏(i = 1，2，3 · N)，i表示第i條脊線段，N表示脊線段的數(shù)目。(4)濾去噪聲脊線段兩類不同的噪聲脊線分別采用不同的處理方法。對于包含脊點較少的噪聲脊線段，采用脊點數(shù)目閾值法處理將脊點數(shù)目小于閾值的脊線段從I1圖中刪除，閾值用Nt表示；包含脊點數(shù)目較多的長噪聲脊線段主要出現(xiàn)在直接基于濾波前的多尺度VLSDM 模型響應(yīng)進行脊點提取所得I1圖中，處理方法主要包括1、將多尺度VLSDM模型響應(yīng)進行256級灰度歸一化，得到多尺度VLSDM模型的灰度響應(yīng)；2、統(tǒng)計脊線段氏中像素點對應(yīng)的多尺度VLSDM模型灰度響應(yīng)的極大值(用Vmax表示)；3、統(tǒng)計氏中像素點對應(yīng)的微分尺度空間最大靜脈度出現(xiàn)在最大微分尺度響應(yīng)中的脊點數(shù)，用N_ax表示；4、濾去長噪聲脊線段，用Nim表示Ri中脊點的總數(shù)，濾波準則表示如下N^/Nh < Ts_max，且 Vmax < Tfflax,則刪除該脊線段
式中，Tmax為多尺度VLSDM模型響應(yīng)灰度值極大值的閾值，其確定方法也與多尺度 VLSDM模型中相同；Ts_max表示脊線段中微分尺度空間最大靜脈度出現(xiàn)在最大微分尺度響應(yīng)中的脊點數(shù)與脊線段中總脊點數(shù)的比例閾值。取Nt = 6、Ts_max = 50%時，直接基于濾波前的多尺度VLSDM模型響應(yīng)進行脊點提取的I1圖，經(jīng)初始脊點集預(yù)處理后的結(jié)果如圖4(A)所示。從圖5 (A)中可以看出，經(jīng)預(yù)處理后的脊點標識圖I1中少了許多噪聲脊線段，下一步就是將離散脊線段連接起來，形成連通的靜脈紋理骨架。3.連接離散脊線段預(yù)處理后的脊線段用R' = 1,2,3·N')表示，N'表示刪除噪聲脊點集后的脊線段數(shù)目，本發(fā)明連接的方法是將脊線段R' i的端點進行延伸。3. 1提取脊線段端點本發(fā)明對R' 的端點Pe定義如下R' i中滿足以下三個條件之一的像素點稱為端點Pe :A、Pe的8鄰域像素點中只有一個脊點；B、Pe的8鄰域像素點中只有兩個脊點，但是要滿足圖6(A)中的一個模板；C、Pe 的8鄰域像素點中只有三個脊點，但是要滿足圖6(B)中的一個模板；用P1,P2, 48分別表示R' i中某脊點的8鄰域像素點(如圖7所示)，Np表示P1, P2, · P8中標識值為1的像素點數(shù)目，Nc表示依次掃描P1, P2，· P8, P1時，像素點標識值變化的次數(shù)(標識值從1變到0或從0變到1為一次變化)。則根據(jù)R' i中端點Pe應(yīng)滿足的條件以及6(A)和6(B)所示的兩類模板，在實際檢測端點時可以按下述規(guī)則進行Np ^ 3， 且Nc = 2，可判定該脊點為端點。3. 2確定延伸點以及延伸方向(1)脊線段R' “口、存在兩個端點多數(shù)情況，脊線段R' “口、存在兩個端點，此時延伸點分別為R' i的兩個端點，延伸方向與端點對應(yīng)的靜脈紋理方向G有關(guān)，下面以端點Pe為例，來說明延伸方向的確定過
程c
權(quán)利要求
1.基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型濾波形態(tài)響應(yīng)直接提取手背靜脈模式骨架的方法，其特征是(1)基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型對靜脈紋理進行多尺度分析以獲取靜脈紋理的形態(tài)響應(yīng)、方向響應(yīng)、尺度響應(yīng)；(2)從獲取的靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)中提取出脊點，形成離散的初始脊線段集；(3)根據(jù)噪聲脊線段較短、出現(xiàn)在靜脈紋理尺度響應(yīng)中的低值區(qū)及脊線段中像素點所對應(yīng)的最大靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)較小的特點，結(jié)合獲取的靜脈紋理尺度響應(yīng)及靜脈紋理形態(tài)響應(yīng)灰度圖對初始脊線段集進行預(yù)處理；(4)從所得到的脊線段集中提取出端點，并根據(jù)獲取的靜脈紋理方向響應(yīng)獲得端點延伸方向，對其進行延伸處理，以連接離散脊線段；(5)根據(jù)靜脈紋理中不應(yīng)該存在孤立脊線段和懸浮脊線段的固有特性從端點連接后的脊線段集中濾去孤立脊線段和懸浮脊線段，經(jīng)此脊線后期處理后，即可得到最終靜脈紋理骨架。
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供基于多尺度二階微分結(jié)構(gòu)模型濾波形態(tài)響應(yīng)直接提取手背靜脈模式骨架的方法，包括以下步驟對靜脈紋理進行分析獲取靜脈紋理的形態(tài)響應(yīng)、方向響應(yīng)、尺度響應(yīng)；提取脊點，形成離散的初始脊線段集；對初始脊線段集進行預(yù)處理；從所得到的脊線段集中提取出端點，并根據(jù)獲取的靜脈紋理方向響應(yīng)獲得端點延伸方向，對其進行延伸處理，以連接離散脊線段；從端點連接后的脊線段集中濾去孤立脊線段和懸浮脊線段，經(jīng)此脊線后期處理后，即可得到最終靜脈紋理骨架。本發(fā)明能夠解決存在對比度低、灰度值窄、灰度值分布不均勻、紋理模糊、紋理邊緣較弱、交叉紋理粘連等問題。
文檔編號G06K9/46GK102346845SQ20111027334
公開日2012年2月8日 申請日期2011年9月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月15日
發(fā)明者付斌, 馮偉興, 劉靜宇, 唐墨, 崔建文, 杜同春, 熊新炎, 王科俊 申請人:哈爾濱工程大學(xué)