[发明专利]手指轮廓和梯度分布相融合的静脉感兴趣区域提取方法

权利要求书

1.一种手指轮廓和梯度分布相融合的静脉感兴趣区域提取方法，其特征是，利用手指静脉的成像原理以及指间关节对近红外线吸收率低的特性，采用手指轮廓矫正手指旋转、梯度分布定位指间关节位置，进而自动的提取出具有静脉信息的感兴趣区域ROI。

2.如权利要求1所述的手指轮廓和梯度分布相融合的静脉感兴趣区域提取方法，其特征是，具体步骤细化如下：

步骤1提取手指轮廓信息：

1)采用最大内间方差法OTSU对指静脉图像做二值化操作，得到二值化图像；

2)采用Sobel边缘检测算子提取手指轮廓图像；

3)将二值化图像与手指轮廓图像对应像素相减，得到差值图像；

4)提取差值图像的最大连通区域；

5)将最大连通区与手指图像相乘，去除手指周围无效信息，最终提取出完整的手指图像；

步骤2利用手指轮廓旋转矫正：

采用最小二乘直线拟合方法矫正手指位置；

步骤3利用手指轮廓提取子区域：

利用手指轮廓的边界信息截取出最大有效矩形区域；

步骤4对子区域滤波去噪：

采用高斯低通滤波器，滤除子区域图像中的噪声，以保证后续梯度计算的鲁棒性；

步骤5生成梯度图像：

利用梯度公式，对子区域做梯度运算生成梯度图像，为定位关节位置提供基础支撑；

步骤6定位关节位置：

对生成的梯度图像做行像素求和操作，选取两个波峰点的位置作为关节位置；

步骤7提取ROI。

3.如权利要求1所述的手指轮廓和梯度分布相融合的静脉感兴趣区域提取方法，其特征是，步骤5生成梯度图像进一步具体步骤如下：

设子区域图像为I(i,j)，其中i∈[1,h],j∈[1,w]，h为子区域图像的高度，w为子区域图像的宽度，梯度在水平与垂直的计算方向梯度计算公式如下：

Grd(i,j)＝I(i+1,j)-I(i,j),i∈[1,h],j∈[1,w] (1)

根据公式(1)生成子区域的梯度图像Grd(i,j)，为定位关节位置提供基础支撑；

步骤6定位指间关节位置：

对梯度图像Grd(i,j)每一行的像素值求和，得到梯度图像行像素和的灰度分布曲线，梯度图行像素和的灰度分布曲线在指间关节位置呈现波峰状态，通过定位该曲线的波峰位置定位手指静脉图像的关节位置，梯度分布曲线的计算公式如下：

其中S_i为某一行像素值的和，定位指间关节位置的计算公式如下：

其中d₁和d₂即为指间关节的位置。