[发明专利]一种手掌图像感兴趣区域与截取准确率提升的方法

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种手掌图像感兴趣区域分割与截取准确率提升的方法。首先对输入手掌图像image1进行预处理，利用canny算子提取边缘化后得到二值图像image2；对二值化图像image2进行轮廓提取，得到轮廓图像image3，并且以image3的左上角为坐标原点，建立直角坐标系得到轮廓点集合Contours；利用得到的轮廓点间距进行测算，得到距离数据；对距离数据进行处理，得到点；找出手腕与手掌的两个交界点后，对image1进行手腕截取，切割掉图像中横坐标大于的像素，得到最终结果image4。本发明提出了方法，消除了手腕信息对后续掌纹感兴趣区域分割的干扰。提高了后续ROI分割的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种手掌图像感兴趣区域(ROI)分割与截取准确率提升的方法。

背景技术

作为生物特征识别领域内的前沿课题，掌纹或掌静脉识别具有较大的优势和研究前景。手掌感兴趣区域(ROI)分割是掌纹或掌静脉识别的重要步骤，识别成功的ROI对于后续的特征提取与匹配有明显的影响。现有的ROI分割算法大致可以分为两大类，一类是基于矩形的分割，另一类是基于最大内切圆的分割算法。近年来提出了一种拟合直线固定角度的ROI 算法，但是当使用非接触式手掌图像采集方式时，由于手掌位置不固定，通常采集到的手掌图像中会含有手腕，会使得直线拟合不准确，进而导致ROI分割不准确。因此对于图像中手腕的截取十分必要。

发明内容

本发明专利提出一种对手掌图像分割与截取的方法以解决手腕对于感兴趣区域(ROI)的干扰影响，进而提高ROI分割与截取的准确率。

为实现本发明的目标所采用的技术方案，包括以下步骤：

步骤1：对输入手掌图像image1进行预处理，利用canny算子提取边缘化后得到二值图像 image2；

步骤2：对二值化图像image2进行轮廓提取，得到轮廓图像image3，并且以image3的左上角为坐标原点，建立直角坐标系得到轮廓点集合Contours；

步骤3：利用得到的轮廓点间距进行测算，得到距离数据；

步骤4：对距离数据进行处理，得到点W₁(x_w1,y_w1)，W₁'(x_w1,y_w1')，W₂(x_w2,y_w2)，其中W₁(x_w1,y_w1)和W₂(x_w2,y_w2)为两个手腕点。

步骤5：找出手腕与手掌的两个交界点后，对image1进行手腕截取，切割掉图像中横坐标大于x_w2的像素，得到最终结果image4。

所述的轮廓点间距进行测算，采用公式(1)计算：

式中P_i,Q_i∈Contours,P_i(x_i,y_i)，Q_i(x_i,y_i')，x_N为输入的手掌图像image1的重心的横坐标。

所述的手腕点W₁(x_w1,y_w1)的坐标值通过公式(2)计算：