[发明专利]一种指静脉图像质量的量化评估方法

权利要求书

1.一种指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：

(1)计算指静脉图像灰度分布指标；

(2)计算指静脉图像噪声水平指标；

(3)计算指静脉图像一阶梯度指标；

(4)计算指静脉图像二阶梯度指标；

(5)构建指静脉图像质量量化评估数学模型并计算模型参数；

(6)利用构建的指静脉图像质量量化评估数学模型对不同环境下的图像质量进行量化评估，并依据量化评估结果对指静脉图像做针对性的预处理，消除不同环境对指静脉图像质量的影响；

步骤(5)中，构建指静脉图像质量量化评估数学模型和计算模型参数，具体包括如下步骤：

式中：

Function为指静脉图像质量量化评估数学模型；

为度量指静脉图像的宏观灰度指标；

imgHorizonScore为度量指静脉图像静脉信息的横向灰度指标；

imgVerticalScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向灰度指标；

imgNoise为度量指静脉图像的噪声指标；

imgFxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向边缘指标；

imgFyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向边缘指标；

imgFxxScore为度量指静脉图像静脉信息的横向拐点指标；

imgFyyScore为度量指静脉图像静脉信息的纵向拐点指标。

2.根据权利要求1所述的指静脉图像质量的量化评估方法，其特征在于，步骤(1)中，指静脉图像灰度分布指标的计算包括以下过程：

(1-1)计算指静脉图像的灰度均值和灰度标准偏差，计算公式如下：

式中：

imgAvg为静脉图像的灰度均值；

imgStd为静脉图像的灰度标准偏差；

img(i,j)为指静脉图像某点的灰度值；

row为指静脉图像的行数；

col为指静脉图像的列数；

(1-2)计算指静脉图像的横向灰度分布指标，计算公式如下：

th1(i)＝a₀+a₁*imgAvg+a₂*imgHorizonAvg(i)-a₃*imgStd-a₄*imgHorizonStd(i)

th2(i)＝a₀+a₁*imgAvg+a₂*imgHorizonAvg(i)+a₃*imgStd+a₄*imgHorizonStd(i)

式中：

imgHorizonScore为静脉图像的横向灰度分布指标；

HorizonScore(i)为静脉图像某一行的横向灰度分布指标；

HorizonNum(j)为静脉图像某一行的横向灰度合格指标数；

th1(i)为横向灰度指标下限；

th2(i)为横向灰度指标上限；

imgHorizonAvg(i)为静脉图像某一行的灰度均值；

imgHorizonStd(i)为静脉图像某一行的灰度标准偏差；

a₀、a₁、a₂、a₃和a₄均为模型参数；

(1-3)计算指静脉图像的纵向灰度分布指标，计算公式如下：

tv1(j)＝b₀+b₁*imgAvg+b₂*imgVerticalAvg(j)-b₃*imgStd-b₄*imgVerticalStd(j)

tv2(j)＝b₀+b₁*imgAvg+b₂*imgVerticalAvg(j)+b₃*imgStd+b₄*imgVerticalStd(j)

式中：

imgVerticalScore为静脉图像的纵向灰度分布指标；

VerticalScore(j)为静脉图像某一列的纵向灰度分布指标；

VerticalNum(i)为静脉图像某一列的纵向灰度合格指标数；

tv1(j)为纵向灰度指标下限；

tv2(j)为纵向灰度指标上限；

imgVerticalAvg(j)为静脉图像某一列的灰度均值；

imgVerticalStd(j)为静脉图像某一列的灰度标准偏差；

b₀、b₁、b₂、b₃和b₄均为模型参数。