[发明专利]一种指静脉图像的特征值提取和对比算法

说明书

本发明公开了的指静脉图像的特征值提取和对比算法，包括以下步骤：步骤1、ROI图提取：将指静脉采集装置拍摄的待识别的指静脉图像剔除背景后获得ROI图；步骤2、GABOR滤波：将步骤1中得到的ROI图进行GABOR滤波处理获得GABOR图；步骤3、LBP纹理特征提取：将步骤2中的GABOR图进行LBP滤波处理获得LBP图；步骤4、生成骨干图：将步骤3中的LBP图进行归一化、二值化处理获得骨干图；步骤5、特征值匹配：重复步骤1至步骤4，获取两张骨干图，将获取的两张骨干图进行特征值匹配获得指静脉图片，该方法可以精确的提取手指静脉特征和实现手指静脉特征的匹配。

技术领域

本发明涉及指静脉图像处理，具体涉及一种指静脉图像的特征值提取和对比算法。

背景技术

生物特征识别技术是利用人体生物特征或者行为特征进行个人身份认证，身体特征如指纹、掌型、虹漠视、人体气味、脸型等，行为特征如签名、语音、步态等。在这些生物特征识别技术中，由于指纹识别具有很强的唯一性、稳定性、易用性等特点，应用极为广泛。但是，指纹是一种外在的生物特征，在指纹识别中，要求使用者在录入指纹时保持手指洁净、光滑、任何存在于指纹上的脏东西或者污点都能给识别带来困难，且指纹易于伪造，甚至出现一种用硅树脂制造的克隆指纹，导致指纹识别技术的安全系数比较低。

根据社会需求，近年来出现了一种新的生物特征识别技术---静脉识别。由于静脉特征是流动血液的纹路，因此，静脉识别是一种本质的“活体识别”生物特征识别方法，也就是说被识别对象必须是活着的人，才能满足身份识别中获取静脉血管纹路，很难伪造或是手术改变，安全系数较高。静脉识别主要包括手背静脉识别、手掌静脉识别以及手指静脉识别。其中，手指静脉和指纹一样，具有很强的普遍性和唯一性，因此，手指静脉识别成为近年来生物识别技术开辟的新领域。

在手指静脉识别过程中，通常利用透射光或者反射光两种方式获取手指静脉图像，然后从手指静脉图像中提取静脉特征，进行特征匹配，实现了手指静脉识别，确认使用者身份。

但目前手指静脉识别技术的成熟度和准确率低于指纹识别，主要原因在于，现有手指静脉图像的静脉特征提取和匹配的效率都较低，因此，如何提取手指静脉特征和实现匹配是手指静脉特征中的研究课题之一。

发明内容

发明针对以上问题的提出，而研究设计一种指静脉图像的特征值提取和对比算法，本发明采用的技术手段如下：

一种指静脉图像的特征值提取和对比算法，包括以下步骤：步骤1、ROI图提取：将指静脉采集装置拍摄的待识别的指静脉图像剔除背景后获得ROI图；步骤2、GABOR滤波：将步骤1中得到的ROI图进行GABOR滤波处理获得GABOR图；步骤3、LBP纹理特征提取：将步骤2中的GABOR图进行LBP滤波处理获得LBP图；步骤4、生成骨干图：将步骤3中的LBP图进行归一化、二值化处理获得骨干图；步骤5、特征值匹配：重复步骤1至步骤4，获取两张骨干图，将获取的两张骨干图进行特征值匹配获得指静脉图片，该方法可以精确的提取手指静脉特征和实现手指静脉特征的匹配。

进一步地，所述步骤1中ROI图提取包括以下步骤：

步骤1.1、读取原图：读取指静脉终端设备采集到的原始指静脉图像；

步骤1.2、转灰度图：将读取的原始指静脉图像转换成单通道灰度图；

步骤1.3、提取轮廓：对单通道灰度图提取手指边缘轮廓，生成手指上下两条轮廓包络线；

步骤1.4、计算和旋转角度：计算手指边缘轮廓线的中心线和图像纵向中心线的夹角，并将手指轮廓线进行旋转，使得手指边缘轮廓线的中心线与图像纵向中心线重合；

步骤1.5、计算平移位置：对旋转后的手指轮廓线进行平移，使得手指轮廓线的中心与图像的中心重合；

步骤1.6、计算缩放比例：对手指轮廓线的进行缩放，使得手指轮廓线与图像采集窗口相适应；