[发明专利]一种用于低质量指静脉图像的手指上下边缘独立检测方法

说明书

本发明公开了一种用于低质量指静脉图像的手指上下边缘独立检测方法，包括下述步骤：将输入的手指静脉图像沿水平方向均匀分成上、下两部分，然后进行预处理得到上、下边缘图像；检测上、下边缘图像的边缘是否连续，若不存在断开边缘，则直接合并上、下边缘图像并输出；若存在断开边缘，则进行第一次修复：去除噪声边缘并将边缘间断点进行连接，同时去除双重边缘现象；若第一次修复后图像仍存在断开边缘，则进行再次修复；对多次修复后存在边缘缺失的情况，采用边缘像素值填充进行处理，然后将处理后的上、下边缘图像合并，得到最终的手指边缘图像。本发明的方法对手指上、下边缘进行独立检测，有效处理复杂背景下的低质量手指静脉图像。

技术领域

本发明涉及一种生物识别领域中的手指静脉识别技术，特别涉及一种用于低质量指静脉图像的手指上下边缘独立检测方法。

背景技术

基于生物特征的识别验证系统已成为人们日常生活中不可或缺的部分。生物识别安全系统是基于人体不同的物理特征而建立的，具有很高的安全性，对不同对象的特征具有很好的区分性。指静脉是其中一种重要的生物特征，其存在于人体手指内，可通过非接触式操作获得，应用便捷。因其为活体生物特征，具有好的安全性和抗伪造能力。边缘检测对手指静脉感兴趣区域提取和识别过程影响重大，是手指静脉生物识别系统预处理最基本和必要的环节。边缘检测的重要性体现在：首先静脉图像获取装置来源多样，导致获取的指静脉图像质量存在较大差别，主要体现在不均匀光照和复杂背景两方面；其次，人将手指放在图像采集设备上时会存在不同的手指形态，一方面会产生对准错误和旋转等形变，同时也会引入较强的噪声，造成静脉区域的照明更加不均匀。上述因素使得手指边缘检测困难，可能导致错误的感兴趣区域分割和特征提取，造成错误的匹配。

近年来，国内外学者针对指静脉边缘检测与手指区域分割提出了多项成果，但仍存在不少问题。2013年，Yu Lu等人在《SENSORS》杂志上发表论文《Robust Finger Vein ROILocalization Based on Flexible Segmentation》，在感兴趣区域分割问题上考虑了指静脉图像存在的形变、散射、复杂背景、不均匀光照等因素，但并未针对边缘检测这一问题给出解决办法。HongyuRen等人于2016 年在中国生物特征识别会议上发表的论文《An EdgeDetection Algorithm for Nonuniformly Illuminated Images in Finger-veinAuthentication》中，在进行边缘检测时考虑到了手指静脉图像的局部不均匀光照因素，但没有从整体考虑指静脉图像的复杂噪声环境。另外，2017年8月，QingchangGuo等在2017年机电一体化及自动化国际会议上发表论文《Research on the Finger Vein ImageCapture and Finger Edge Extraction》，采用传统的图像滤波与分割方法来获得手指区域，但没有结合指静脉图像的特点，忽略了手指的姿势与周围环境噪声的影响，无法准确检测出手指边缘。

为了提高指静脉识别中边缘检测的性能，我们设计了一种手指上下边缘独立检测方法.针对传统边缘检测存在的漏检、误检等现象,该方法通过对手指上下边缘进行独立检测，克服了复杂背景、不均匀光照、手指姿势等因素对边缘检测造成的不良影响，能高效、精确地检测出低质量指静脉图像的手指边缘。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种用于低质量指静脉图像的手指上下边缘独立检测方法。针对传统边缘检测存在的漏检、误检现象，通过对手指上下边缘进行独立检测，能高效、精确检测出低质量指静脉图像的手指边缘。

为实现以上目的，本发明采取如下技术方案：

一种用于低质量指静脉图像的手指上下边缘独立检测方法，包括下述步骤：

S1、首先从手指静脉扫描装置获取用户输入图像，然后进行预处理，所述预处理，具体为：将所述用户输入图像转为灰度图像，然后将灰度图像分割并应用梯度算子得到上、下两部分梯度图像，再进行边缘提取，得到初始的上、下边缘图像；