[发明专利]基于特异扩展八邻域双Gabor掌纹ROI匹配方法有效
| 申请号： | 201710507345.X | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107292273B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 赵恒;肖凯;赵伟强;庞辽军;王华;钟瑞 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种基于特异扩展八邻域双Gabor掌纹ROI匹配方法，包括：输入待匹配掌纹ROI图像和模板掌纹ROI图像，进行双Gabor滤波；进行方向编码处理，得到编码图像；对编码图像的异变度进行归一化编码，筛选出异变度最高的点；将两幅编码图像进行影像金字塔计算获得1、1/2尺度的变换图像；获得各个尺度图像采样点的偏移量，找出采样点偏移后的位置；通过计算采样点之间的相对位置与偏移后采样点之间的相对位置得到初步匹配分数；计算两幅掌纹异变度归一化编码的重合度，结合初步匹配分数获得最终的匹配分数；通过设定固定阈值判断是否为真匹配。本发明能够准确地进行掌纹图像ROI匹配。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特异 扩展 邻域 gabor 掌纹 roi 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特异扩展八邻域双Gabor掌纹ROI匹配方法，其特征在于，所述基于特异扩展八邻域双Gabor掌纹ROI匹配方法包括以下步骤：步骤一，输入待匹配掌纹ROI图像和模板掌纹ROI图像，对这两个图像的进行双Gabor滤波；步骤二，对两幅图像的滤波结果进行方向编码处理，得到编码图像；步骤三，依据扩展八邻域求取编码图像各个像素点的方向异变度，并对编码图像的异变度进行归一化编码，筛选出异变度最高的一些点；步骤四，将两幅编码图像进行影像金字塔计算获得1、1/2尺度的变换图像；步骤五，将同尺度图像的采样点进行对应的BLPOC计算，获得各个尺度图像采样点的偏移量，进而找出采样点偏移后的位置；步骤六，通过计算采样点之间的相对位置与偏移后采样点之间的相对位置得到初步匹配分数；步骤七，计算两幅掌纹异变度归一化编码的重合度，结合初步匹配分数获得最终的匹配分数；步骤八，通过设定固定阈值，如果匹配分数大于阈值则认为掌纹为真匹配，否则为假匹配。
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