[发明专利]图像纹理特征的提取方法和图像识别方法

权利要求书

1.一种图像纹理特征的提取方法，其特征在于，包括：

利用预先构建的滑动窗口，截取待识别纹理图像的目标区域，对于每个目标区域按照以下步骤提取目标区域的纹理特征：

将所述目标区域划分为中心区块和分布在所述中心区块四周的周边区块，并确定每个区块的像素特征值，其中，每个区块的像素特征值为该区块所含像素的灰度值或像素值的总和；

将每个周边区块的像素特征值与中心区块的像素特征值进行比较，以获得每个周边区块的二进制数值，其中，每个周边区块的二进制数值用于表征该周边区块的像素特征值与中心区块的像素特征值的比较结果；

根据目标区域中纹理的分布情况，选取相应的周边区块的二进制数值组成二进制数值串；其中，若目标区域中纹理呈横向分布和/或纵向分布，选取所述中心区块所在的行和/或列的周边区块的二进制数值组成表示横向纹理和/或纵向纹理的二进制数值串；

对所述横向纹理和/或纵向纹理的二进制数值串进行数据处理，获得目标区域的纹理分布特征值。

2.根据权利要求1所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，对所述横向纹理和/或纵向纹理的二进制数值串进行数据处理，获得目标区域的纹理分布特征值，包括：

若目标区域中纹理呈横向分布，将横向纹理的二进制数值通过降维转换成目标制式数值，作为所述目标区域的纹理分布特征值；

若目标区域中纹理呈纵向分布，将纵向纹理的二进制数值通过降维转换成目标制式数值，作为所述目标区域的纹理分布特征值；

若目标区域中纹理呈横向分布和纵向分布，将横向纹理的二进制数值通过降维转换成横向纹理的目标制式数值，以及，将纵向纹理的二进制数值通过降维转换成纵向纹理的目标制式数值，并基于所述横向纹理的目标制式数值和所述纵向纹理的目标制式数值计算所述目标区域的纹理分布特征值。

3.根据权利要求2所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，所述目标制式数值为十进制数值。

4.根据权利要求2所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，基于所述横向纹理的目标制式数值和所述纵向纹理的目标制式数值计算所述目标区域的纹理分布特征值的步骤，包括

对所述横向纹理的目标制式数值的平方与所述纵向纹理的目标制式数值的平方的和求方根，将方根值作为所述目标区域的纹理分布特征值。

5.根据权利要求1所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，所述目标区域中纹理的分布情况按照以下步骤确定：

若检测到横向纹理的数量与纵向纹理的数量的差值小于预设阈值，确定所述目标区域中纹理呈横向分布和纵向分布；

若所述横向纹理的数量大于所述纵向纹理的数量，且横向纹理的数量与纵向纹理的数量的差值大于所述预设阈值，确定所述目标区域中纹理呈横向分布；

若所述横向纹理的数量小于所述纵向纹理的数量，且纵向纹理的数量与横向纹理的数量的差值大于所述预设阈值，确定所述目标区域中纹理呈纵向分布。

6.根据权利要求1所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，所述滑动窗口包括横向窗口、纵向窗口或横纵交叉的十字窗口。

7.根据权利要求1-6任一项所述的图像纹理特征的提取方法，其特征在于，所述待识别纹理图像包括指静脉图像和/或掌静脉图像。

8.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

利用权利要求1-7任一项所述的图像纹理特征的提取方法，对待识别纹理图像和预设的图像识别库中的验证图像分别进行纹理特征提取，得到所述待识别纹理图像的纹理分布特征值和所述验证图像的纹理分布特征值；

确定所述待识别纹理图像的纹理分布特征值和所述验证图像的纹理分布特征值之间的图像相似度；

根据所述图像相似度，确定所述待识别纹理图像的识别结果。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述图像纹理特征的提取方法的步骤。