[发明专利]一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法

说明书

本发明涉及一种基于法向量信息的指静脉特征提取算法，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的坡度值与坡向值；5)根据坡度值与坡向值进行特征划分，得到指静脉特征图像。本发明利用法向量信息与地形特征，可以有效提取出指静脉图像的关键特征，为后续的特征比对与图像识别奠定了良好基础。

技术领域

本发明属于手指静脉识别及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法。

背景技术

指静脉识别技术是利用摄像头获取近红外光照射下的人体内部的指静脉分布图像，并通过一系列的处理比对算法进行身份识别。作为一种新兴的生物特征识别技术，它同样具有唯一性、无密码的优点，并且作为内部的生物特征，还具备高安全、难伪造的优势，广泛应用在公共领域认证系统及设备。

指静脉识别技术通过对获得的指静脉图像进行增强处理并提取其有效特征，利用比对算法比较提取到的特征与设备中保存的特征以进行特征匹配实现图像识别，指静脉识别技术的过程如专利号为CN101840511B的中国发明公开的手指静脉特征提取与匹配识别方法，包括通过红外图像采集装置获取手指静脉图像，并对图像进行预处理，特征提取，识别分析步骤；所述预处理包括彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用方向滤波和增强、按照手指轮廓标记提取手指静脉纹路并二值化、采用面积消除法去噪、将图像的大小标准化为统一的图像；特征提取的方法为：对手指静脉纹路图进行子块划分，对于每个子块图像采用双向特征值加权分块的双向二维主成分分析的方法进行特征提取；识别分析是将各个子块的特征作为整体采用最近邻分类器进行识别。

综上所述，上述指静脉识别的过程中，图像特征提取的好坏直接决定了其识别的性能，对指静脉识别技术具有重要研究意义。目前常用的指静脉图像特征提取的方法主要分为纹路特征、纹理特征、细节点特征以及机器学习得到的特征，然而，上述的指静脉图像特征提取的方法过程中，在提取特征时均不考虑领域像素点的影响，无法准确地表达图像像素之间的变化，指静脉特征描述不够准确。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中特征提取时不考虑领域像素点的影响，无法准确地表达图像像素之间的变化，指静脉特征描述不够准确的问题，提出了一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法，有效提取出指静脉图像的特征区域，为后续的特征匹配做好准备。

为了达到目的，本发明提供的技术方案为：

本发明涉及的一种基于法向量信息的指静脉特征提取方法，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的坡度值与坡向值；

5)根据坡度值与坡向值进行特征划分，得到指静脉特征图像。

优选地，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。

优选地，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，