[发明专利]一种基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理方法

摘要

一种基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理方法，包括以下步骤：1)采集到手指静脉、手指指节纹图像；2)对采集到的图像做基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理，通过二值化去除手指图像中的背景区，然后通过求关键区域之间的最大外切矩阵得到最终的手指静脉ROI区域，再根据手指静脉ROI区域在指节纹图像中截出指节纹的ROI区域；最后归一化图像，对归一化后的图像采用双边滤波器进行滤波；3)将处理后的图像做基于小波变换和Gabor滤波的图像层融合。本发明信息丰富、安全性很高。

主权项

1.一种基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)采集到掌手指静脉、手指指节纹图像；2)对采集到的图像做基于最大外切矩阵感兴趣区域提取和双边滤波的手指多模态预处理，过程如下：通过二值化去除手指图像中的背景区，然后计算图像中每列的像素和L_j，找出2个极大值列A、B，然后将A左移N列，B右移M列分别得到l₁、l₂，最后通过求l₁、l₂之间的最大外切矩阵得到最终的手指静脉ROI区域，通过手指静脉ROI区域在指节纹图像中截出指节纹的ROI区域；将ROI图像大小归一化，然后进行灰度归一化；对归一化后的图像进行滤波；3)将处理后的图像做基于小波变换和Gabor滤波的图像层融合；所述步骤2)中，采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化，设图像二值化的阈值为T，前景点数占图像比例为w₀，平均灰度为u₀，背景点数占图像比例为w₁，平均灰度为u₁，则图像的总平均灰度为式(1)：U＝w₀×u₀+w₁×u₁                        (1)前景和背景图像的方差为如式(2)：S_b＝w₀×w₁×(u₀‑u₁)×(u₀‑u₁)            (2)从L个灰度级遍历T，使得T为阈值时，前景和背景的方差最大；采用形态学图像处理中的开操作对二值化后的图像轮廓进行平滑处理，开操作是采用3×3数值为1的结构元先对图像做腐蚀，然后再对腐蚀后的图像做膨胀；根据二值化的图像得到去除背景后的手指静脉图像；计算每一列的像素灰度值总和L_j如式(3)：然后采用长度为21的滑动窗口分别去搜索第50列到250列、第250列到450列这2个范围，计算出每21列像素和相加的值，找到极大值对应的列为A、B，然后将A左移50列得到l₁、B右移50列得到l₂，最后通过求l₁、l₂之间的最大外内切矩阵得到最终的手指静脉ROI区域；对获取到的ROI图像进行尺寸的归一化，保证每张ROI图像的大小一样，采用缩放的方法如式(4)：其中a，b分别表示沿x方向和沿y方向的缩放比例，u，v表示缩放后的坐标，X，Y是u，v变换到原图的坐标，在使用的过程中，为了避免图像的扭曲，a和b的数值趋于相等；采用灰度归一化的方法对图像进行处理，使图像具有相同的灰度均值与灰度方差，设f(u,v)为图像中像素点(u,v)的灰度值，则图像的平均灰度M_f、预置归一化之后的方差V表示为式(5)：其中m，n为图像的长和宽，那么灰度归一化后点的灰度值表示为I(i,j)如式(6)：其中M_f为归一化之前的均值，M₀是预置归一化之后的均值，V₀是归一化之前的方差，V为预置归一化之后的方差；对于归一化后的图像，采用双边滤波器进行滤波，假设图像I在坐标点p＝(x,y)的灰度值为I_p，经过双边滤波后得到的图像BI在坐标点p＝(x,y)的灰度值为BI_p，则双边滤波公式如式(7)所示：其中k_p为归一化因子，q＝(u’,v’)为中心像素点p的邻域像素点，S为邻域像素点的合集，为空间邻近度因子，为灰度相似度因子如式(8)：其中σ_s是基于高斯函数的距离标准差，控制空间域高斯滤波核函数的作用范围，σ_r是基于高斯函数的灰度标准差，控制灰度域高斯滤波核函数的作用范围。