[发明专利]基于动态模板的掌纹图像褶皱检测方法

摘要

本发明公开了一种基于动态模板的掌纹褶皱检测方法，主要解决现有技术对掌纹褶皱检测不准确的问题。其实现步骤为1.将掌纹图像分成大小一致的图像块，对每个图像块进行均衡化处理；2.求图像块中能量值最大的前十个方向并判定方向一致性，对方向一致性较好的图像块采用动态模板卷积的方法得到模板卷积初始结果图像，对于方向一致性较差的图像块利用方向滤波的方法得到方向滤波初试结果图像；3.将模板卷积初始结果图像和方向滤波初始结果图像分别经过高斯滤波、阈值处理后相加，得到褶皱检测的最终结果图像。本发明能对掌纹褶皱进行快速有效的检测，可用于生物特征认证。

主权项

一种基于动态交叉模板的掌纹图像褶皱检测方法，包括以下步骤：(1)将掌纹图像I(m,n)分成M个128×128大小的图像块Ib(x,y)，并对每个图像块Ib(x,y)进行均衡化，得到M个均衡后的图像块IB(x,y)，其中，(m,n)为图像坐标，(x,y)为图像块坐标；(2)对均衡后的每个图像块IB(x,y)进行傅里叶变换，求取图像块IB(x,y)中能量最大的十个方向角度值θi和图像块IB(x,y)的主方向值θori，其中，i＝1,2,...,10；(3)对每个图像块IB(x,y)中能量最大的十个方向角度值θi，求方向一致性数值C，计算每个图像块IB(x,y)中的十个方向角度值θi和主方向值θori的角度差Δθi，当Δθi大于π/6时，将θi记为图像块IB(x,y)的潜在褶皱方向值γj，j＝1,2,...,Nc，Nc为图像块IB(x,y)的潜在褶皱方向值的总数,将所有图像块IB(x,y)根据方向一致性数值分为两类：如果图像块IB(x,y)的方向一致性数值C≤7，则称图像块IB(x,y)为待方向滤波图像块IB1(x,y)，继续执行步骤(4)，否则，称图像块IB(x,y)为待模板卷积图像块IB2(x,y)，跳至步骤(5)执行；(4)对每个待方向滤波图像块IB1(x,y)进行方向滤波，得到对应的方向滤波图像块Iob(x,y)，并将其组合成方向滤波初始结果图像Ior(m,n)，转到步骤(7)；(5)对每个待模板卷积图像块IB2(x,y)构造交叉点模板Mn(p,q)，并与其对应的待模板卷积图像块IB2(x,y)卷积：5a)令每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的交叉点模板Mn(p,q)内所有值为0，其中，(p,q)模板的坐标值，n＝1,2,3,4,5；5b)利用公式αn＝θori+(π·n)/6，n＝1,2,3,4,5，·表示实数相乘，算出每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的5个次方向αn；5c)定义L(Cx,Cy,w,l,θ)表示每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的交叉点模板Mn(p,q)中的一个带状区域，其中l,w,θ和(Cx,Cy)分别表示带状区域的长度、宽度、角度和带状区域中心点的坐标值，在每个交叉点模板Mn(p,q)中构造两个带状区域L(p0,q0,w,l,θori)和L(p0,q0,w,l,αn)，其中，(p0,q0)为模板Mn(p,q)中心点的坐标值，n＝1,2,3,4,5，将交叉点模板Mn(p,q)划分成三个区域，令Ac表示交叉点模板Mn(p,q)中两个带状区域的重叠区域，Ao表示交叉点模板Mn(p,q)中未被两个带状区域占用的区域，Al表示交叉点模板Mn(p,q)中除了Ac和Ao以外的带状区域所占区域；5e)对每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的交叉点模板Mn(p,q)中按下述公式赋值：其中，s表示每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的交叉点模板Mn(p,q)中两个带状区域总共占据区域的像素点个数，表示交叉点模板Mn(p,q)中的元素(p,q)属于区域Ac，n＝1,2,3,4,5；5f)用每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的5个交叉点模板Mn(p,q)，分别与其对应的待模板卷积图像块IB2(x,y)依次卷积、求和、取平均，得到每个待模板卷积图像块IB2(x,y)对应的交叉点图像块Ic(x,y)：其中*表示卷积；(6)构造每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的增强模板E(p,q)，并用增强模板E(p,q)与对应的交叉点图像块Ic(x,y)卷积：6a)令每个待模板卷积图像块的增强模板E(p,q)中所有值为零，在增强模板E(p,q)中构造两个带状区域L(p1,q1,w,l,θori)和L(p1,q1,w,l,θori+π/2)，将每个增强模板E(p,q)划分成三个区域，其中，(p1,q1)为增强模板E(p,q)中心点的坐标值，n＝1,2,3,4,5，令Bc表示增强模板E(p,q)中两个带状区域的重叠区域，Bo表示增强模板E(p,q)中未被带状区域占用的区域，Bl表示增强模板E(p,q)中除了Bc和Bo以外的带状区域所占区域；6b)给每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的增强模板E(p,q)按下述公式赋值：其中，su是两个带状区域的重叠区域Bc所占像素点的个数，co是带状区域L(p1,q1,w,l,θori)所占像素点的个数，表示增强模板E(p,q)中的元素(p,q)属于区域Bc；6c)利用每个待模板卷积图像块IB2(x,y)的增强模板E(p,q)与对应的交叉点图像块Ic(x,y)卷积，得到卷积结果图像块Ieb(x,y)：Ieb(x,y)＝Ic(x,y)*E(p,q)；6d)令模板卷积初始结果图像Icr(m,n)中的所有值都为0，每个卷积结果图像块Ieb(x,y)在模板卷积初始结果图像中对应的位置坐标值为(c,d)，令Icr(x+128·c,y+128·d)＝Ieb(x,y)，·表示实数相乘，得到模板卷积初始结果图像Icr(m,n)；(7)根据步骤(4)和步骤(6)的执行情况，进行如下处理：7a)如果步骤(4)得到执行，对从步骤(4)得到的方向滤波初始结果图像Ior(m,n)进行高斯滤波和阈值处理，得到方向滤波最终结果图像Iori(m,n)，如果步骤(4)未得到执行，令方向滤波最终结果图像Iori(m,n)＝0；7b)如果步骤(6)得到执行，对从步骤(6)得到的模板卷积初始结果图像Icr(m,n)进行高斯滤波和阈值处理，得到模板卷积最终结果图像Ico(m,n)，如果步骤(6)未得到执行，令模板卷积最终结果图像Ico(m,n)＝0；7c)将方向滤波最终结果图像Iori(m,n)与模板卷积最终结果图像Ico(m,n)相加，得到最终的褶皱结果图像If。