[发明专利]一种自适应的OCT内外部指纹提取方法

说明书

一种基于OCT系统的自适应内外部指纹提取方法，包括如下步骤：1)对一组OCT图像使用一阶纵向差分并筛选得到指尖结构的初始特征点集，同时进行连通域去噪；2)使用改进聚类的相似度判断与终止条件的计算方法，自适应分离角质层和乳头层的特征点；3)通过定义了位于真皮层内部结构上其他组织的伪特征点，提出基于距离度量的方法去除伪特征点；4)对得到的两类特征点集分别进行三次样条插值拟合并拼接成完整指纹图像。本发明能够自适应不同个体的乳头层深度，以更高的普适性和鲁棒性实现从OCT三维数据中同时提取具有可识别性的、大面积和高分辨率的内外部指纹。

技术领域

本发明涉及指纹识别领域，特别涉及一种基于OCT系统的内外部指纹提取方法。

背景技术

指纹识别技术由于其独特性、永久性和方便收集性，已经成为当前个体识别或认证中使用最多的生物识别特征。指纹识别系统是将指尖表面的纹路捕捉到二维图像上，其中脊线分叉点和端点处的局部特征被广泛用于识别。然而，当手指表面存在污垢、汗水以及疤痕或切口带来的不可修复的损伤时，指纹纹路就会受到破坏，无法完成识别任务。另外，硅胶等材料制成的伪造指纹膜也常常能成功地欺骗这些系统。

研究表明，手指表皮上的指纹脊线和谷线，是真皮中与表皮的交界处的乳头层(真皮乳头)形成的，它是指纹结构的来源，其形状是由表皮组织向真皮组织收缩打皱形成的。手指表皮上的指纹即外部指纹就是该层起伏特征的精确复制品。由此可见，由乳头层轮廓得到的、不容易被破坏的内部指纹是外部指纹的有力补充。与此同时，光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)这项非侵入性成像技术，可以获取人体皮肤表面下1～3mm深度的信息，这为采集到高分辨率三维内部指纹提供了可能。

发明内容

为了克服现有指纹提取方法的普适性较差、鲁棒性较低的不足，本发明提出了一种自适应的OCT内外部指纹提取方法，通过改进层次聚类和距离度量约束，从而实现提取内外部指纹更高的普适性和鲁棒性。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种自适应的OCT内部外指纹提取方法，包括如下步骤：

1)对一组OCT图像使用一阶纵向差分提取特征点，并选择每列差分值最大的多个点作为指尖结构的初始特征点集；然后进行连通域去噪；

2)应用改进层次聚类的自适应分类算法，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来；

3)通过自适应的深度位置去除乳头层轮廓附近的伪特征点，得到准确的乳头层特征点集；

4)得到的两类特征点集经过三次样条插值拟合与图像拼接，最终得到基于OCT指纹数据的外部与内部指纹。

进一步，所述步骤1)包括如下步骤：

(11)用一阶纵向差分I_y(x,y)来近似提取图像I的特征点：

I_y(x,y)＝I(x+1,y)-I(x,y)

其中，(x,y)是像素坐标，I(x,y)表示位于坐标(x,y)的像素的灰度值，然后选取图像每一列I_y(x,y)值最大的N＝10个点作为初始特征点集；

(12)在初始特征点集构成的图像连通域中，将面积小于8的孤立区域认为是无效特征点，这些不属于指纹提取的有用部分，应当被剔除。

再进一步，所述步骤2)包括如下步骤：

(21)初始特征点集中分布在角质层和乳头层上，通过改进层次聚类策略实现两者的分离，首先将所有单独的初始特征点视为独立点集，计算所有点集之间的相似性度量，本发明将加权的欧氏距离作为特征点集之间的相似性度量：