[发明专利]基于最大曲率自适应指静脉纹路提取方法有效
| 申请号： | 201910864346.9 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110751029B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 孙力娟;何严东方;牛超超;朱海捷;徐倩;甘郑宇;郭剑;任恒毅;韩崇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/28 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于最大曲率自适应静脉提取方法，首先对读入含有指静脉信息的图像进行背景自适应弱化处理，用以解决在静脉提取过程中背景噪声带来的干扰问题；接着对经过背景自适应弱化处理的图像进行多方向的曲率值计算并确定中心点位置，然后进行中心点的自适应筛选剔除伪静脉中心点；最后在经过处理的静脉中心点位置处还原灰度值从而获得多张静脉纹路图，将多张静脉纹路图进行融合、后处理操作以及二值化操作，最终获得二值化静脉纹路图。本方法用以解决采集的源图片质量低、布光不均匀、图像模糊等情况下不能提取到良好的静脉纹路问题，以提高指静脉纹路的提取质量，提高指静脉识别系统的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 曲率 自适应 静脉 纹路 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.基于最大曲率自适应指静脉纹路提取方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：对读入含有静脉信息的灰度图像行预处理操作后进行背景自适应弱化处理，静脉为提取的目标，背景则是没有静脉的较浅部分；/n步骤2：对经过背景自适应弱化处理的灰度值图像进行多方向的曲率值计算，从而获得由曲率值组成的曲率值图；/n步骤3：在曲率值图中进行静脉中心点位置的选取；在每个方向的曲率值数列中存在由连续的正曲率值组成的区域，在这些局部区域中选定最大曲率值的位置作为静脉中心点位置，从而获得由静脉中心点构成的静脉中心点图；/n步骤4：对静脉中心点图中的中心点进行自适应筛选，剔除曲率值过大或过小的伪静脉中心点以及正曲率区域宽度和中心点曲率值乘积过小的中心点，从而获得经过处理的静脉中心点图；/n步骤5：根据经过处理的静脉中心点图的中心点位置还原灰度图像在该点邻域(L×L)(L为奇数)处的灰度值，从而获得多张由灰度值组成的静脉纹路图；/n步骤6：将多个方向的静脉纹路图融合成一张静脉纹路图；/n步骤7：对融合后的静脉纹路图进行剔除孤岛、填充空洞、闭运算的后处理操作从而获得处理后的静脉纹路图；/n步骤8：设定阈值T对静脉纹路图进行二值化操作，将大于等于阈值T的灰度值设为1，小于阈值T的灰度值设为0，最终获得指静脉纹路二值图。/n
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