[发明专利]一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法

说明书

本发明公开了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法，该方法结合了形态学滤波和邻域搜索方法，算法首先提取手掌轮廓并对其进行归一化方向矫正和截取感兴趣区域（ROI）。然后，提出一种新的平滑模板和3个特异性方向检测模板，利用形态学滤波法对掌纹主线进行粗提取。最后，确定生长于粗提取主线上的搜索起始点，对掌纹ROI灰度图像在两个方向上采用邻域搜索算法提取掌纹主线。在公开掌纹数据库上进行实验，验证本发明算法的有效性。实验结果表明：本发明算法能提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线，有效屏蔽与主线不同方向上的干扰，避免了皱褶和噪声的错提取。

技术领域

本发明属于数值图像处理技术领域，具体设计了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法, 以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的掌纹主线特征提取方法。

背景技术

掌纹是位于人体体表的一种遗传因子，具有个体特异性和终身不变性，遗传学的研究表明：人体的遗传性病变会体现在掌纹主线上。医学研究表明：精神分裂、咬合不正、乳腺肿瘤、支气管哮喘等病人的掌纹主线与健康对照组存在明显差异，因此提取完整、符合自然生长规律的掌纹主线作为疾病的特异性特征，对无创的早期诊断具有重要意义。

目前，掌纹主线特征的提取人员主要有两类，一类是医学研究者，靠人眼视觉手工提取。手工提取的掌纹主线可靠性及一致性差，对与掌纹主线与疾病相关性研究的准确性也因人而异。此外，由于手工计算的局限性，现有的特征测量方法多是对视觉可见特征进行定性或近似的描述，再加之人眼视觉对掌纹局部细节特征可分辨性差而且手工提取困难，极大地减缓了研究的进度。

另一类是计算机专家，利用检测算法自动提取掌纹主线特征，用于身份识别。目前常用的主线提取算法有：基于边缘检测算法、基于方向建模的算法和基于数学形态学的提取算法等。基于边缘检测的主线提取的皱褶较多或提取的线特征含有大量噪声。基于方向建模的主线提取算法利用提取出的直线段模拟出原始的掌纹线，因此提取出的纹线不连续。基于数学形态学的主线提取算法在搜索过程中容易产生分叉而导致提取的主线形态失真或提取出主线包含较深褶皱的信息。

总之，用于身份识别领域的掌纹主线提取方法只需要提取部分匹配识别的特征点，无需提取出完整的掌纹主线。而研究掌纹主线与疾病相关性时，需要提取清晰、完整的掌纹主线。因此当前身份识别领域的掌纹主线提取算法用于研究主线与疾病相关性时，存在以下问题：①提取过程中难以区分掌纹主线和较深的掌纹皱褶，容易错提取出皱褶线；②提取出的掌纹主线形态失真，不符合实际生长规律。

因此，本发明提出了一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法，该方法结合形态学滤波和邻域搜索算法，力求解决现有方法的局限性，以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的特征提取方法。本发明算法首先提取手掌轮廓并对其进行归一化方向矫正和截取感兴趣区域（ROI）。然后，提出一种新的平滑模板和3个特异性方向检测模板，利用形态学滤波法对掌纹主线进行粗提取。最后，确定生长于粗提取主线上的搜索起始点，对掌纹ROI灰度图像在两个方向上采用邻域搜索算法提取掌纹主线。实验结果表明：本发明算法能提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线，有效屏蔽与主线不同方向上的干扰，避免了皱褶和噪声的错提取。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提取出完整、纯粹、自然的掌纹主线，有效屏蔽与主线不同方向上的干扰，避免了皱褶和噪声的错提取，以期为研究掌纹主线与疾病相关性提供一种客观的、具有一致性、可重复的掌纹主线特征提取方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种符合自然生长规律的掌纹主线提取方法，具体步骤为：

步骤一、掌纹图像预处理；

(1)图像二值化。Otsu算法二值化输入的掌纹图像；

(2)提取手掌轮廓；

(3)用圆盘法定位指根点；