[发明专利]一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法

权利要求书

1.一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法，其特征在于：其包括以下步骤：

1)对指静脉图像进行尺度归一化处理；

2)对归一化后的图像进行高斯滤波处理；

3)提取高斯滤波处理后的图像的法向量特征；

4)根据法向量特征计算对应像素点的坡度值与坡向值；

5)根据坡度值与坡向值获取各像素点的特征，按照特征对各像素点进行分类，得到指静脉特征图像。

2.根据权利要求1所述的基于法向量信息的指静脉特征提取方法，其特征在于：所述的步骤1)中采用双线性插值法对指静脉图像进行尺度归一化处理。

3.根据权利要求1所述的基于法向量信息的指静脉特征提取方法，其特征在于：所述的步骤3)中提取法向量特征的方法采用的是改进的三阶反距离平方权差分方法，其步骤包括：

3.1)对指静脉图像进行0值的边界扩充，扩充后图像大小为(m+4，n+4)，其中m、n分别代表原图像的行列数；

3.2)对5*5邻域内的像素点进行编号，以原图的每个像素点为中心点，计算中心点指向其5*5邻域内其他点的向量，共得到24个向量Vector _i，

Vector_i＝(x_i-x₀,y_i-y₀,f_i-f₀) (1)

其中x_i,y_i,f_i分别为邻域内各点的行数、列数以及灰度值，x₀,y₀,f₀分别为中心像素点的行数、列数以及灰度值；

3.3)对相邻编号的向量进行叉积运算，运算公式为：

C_i＝C_i+1×C_i＝(y_i+1z_i-y_iz_i+1,z_i+1x_i-z_ix_i+1,x_i+1y_i-x_iy_i+1) (2)，

其中，x_i，y_i，z_i分别为向量C_i的3个维度；

3.4)叠加所有的叉积结果，取平均后得到该像素点的法向量，计算公式为：

fz＝40/24 (5)，

其中，f′为对应像素点与中心像素点的灰度差值，fx，fy，fz为像素点法向量的三个分量。

4.根据权利要求1所述的基于法向量信息的指静脉特征提取方法，其特征在于：所述的步骤4)中，引入地形特征中的坡度与坡向的概念，计算图像的坡度值Slope与坡向值Aspect，其计算公式为：

Aspect＝arctan(fy/fx) (7)。

5.根据权利要求1所述的基于法向量信息的指静脉特征提取方法，其特征在于：所述的步骤5)的具体步骤包括：

5.1)设定陡坡和缓坡对应坡度的阈值S1，S2，以及坡向划分的范围阈值，其中S2＜S1；

5.2)判断坡度值与S1、S2的大小关系将像素点分为两大类，若坡度值大于S1，将像素点划分到第一大类中，若坡度值小于S2，将像素点划分到第二大类中；

5.3)根据各像素点的特征的坡向值所处的坡向划分范围，确定其坡向的属性，将两大类中的像素点各划分为n个小类，即共计提取到2n类像素点。