[发明专利]一种基于滤波器以及主干边缘的指静脉识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于滤波器以及主干边缘的指静脉识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对图像进行预处理，获取预处理后图像，所述预处理图像为分割后图像；

对所述预处理后图像进行特征提取处理，获取所述预处理后图像主干边缘特征点；

采用所述预处理后图像主干边缘特征点与标准模板的点集进行比对，若两点集的匹配结果小于预设阈值，则判决两幅图像匹配成功，反之不成功。

2.根据权利要求1所述，一种基于滤波器以及主干边缘的指静脉识别方法，其特征在于，所述对图像进行预处理包括：

对图像进行符合人眼特性的灰度化处理，获取灰度图像；

对所述灰度图像进行均值滤波降噪处理，获取降噪后灰度图像；

采用Canny检测算法对所述降噪后灰度图像进行边缘检测，获取边缘检测后图像，所述边缘检测后图像为强边缘边界灰度图像；

对边缘检测后图像进行图像感兴趣区域提取处理，获取感兴趣区域图像；

对所述感兴趣区域图像进行旋转处理，获取旋转后感兴趣区域图像；

对所述旋转后感兴趣区域图像进行归一化处理，获取归一化后灰度图像，所述归一化处理包括灰度值归一化处理和尺寸归一化处理；

对所述归一化后图像进行八方向滤波处理，获取八方向滤波后灰度图像；

采用NiBlack算法对所述八方向滤波后灰度图像进行分割处理，获取分割后图像。

3.根据权利要求2所述一种基于滤波器以及主干边缘的指静脉识别方法，其特征在于，所述采用Canny检测算法对所述降噪后灰度图像进行边缘检测包括：

对降噪后灰度图像进行高斯核滤波以及应用高斯滤波器对图像进行卷积处理，获取消除高斯噪声和平滑处理后灰度图像；

采用Prewitt算子对所述消除高斯噪声和平滑处理后灰度图像进行处理，获取强度梯度图像；

采用非最大抑制比较所述强度梯度图像像素的边缘强度与正负梯度方向上的边缘强度，若是最大则保留，否则抑制，获取非最大抑制后灰度图像；

对所述非最大抑制后灰度图像进行双阈值与边缘追踪处理，获取强边缘边界灰度图像。

4.根据权利要求2所述一种基于滤波器以及主干边缘的指静脉识别方法，其特征在于，所述对边缘检测后图像进行图像感兴趣区域提取处理包括对强边缘边界灰度图像进行前景区和背景区分割处理以及从所述强边缘边界灰度图像的竖直方向按照角度使用边缘追踪，通过选取关键点的位置和指关节在手指根附近的纹理去除两端阴影区，获取感兴趣区域图像。