基于方向檢測(cè)的在線掌紋有效區(qū)域快速分割方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于方向檢測(cè)的在線掌紋有效區(qū)域快速分割方法。主要解決現(xiàn)有的在線掌紋分割技術(shù)時(shí)間復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差的不足。其實(shí)現(xiàn)步驟是：1.輸入掌紋圖像，利用輪廓梯度計(jì)算手掌方向；2.校正掌紋圖像，利用校正后輪廓的梯度方向選取備選點(diǎn)；3.對(duì)備選點(diǎn)進(jìn)行層次聚類，聚到三類為止，再利用這三類中心的位置關(guān)系確定谷點(diǎn)的位置；4.以谷點(diǎn)為參照點(diǎn)完成掌紋分割。本發(fā)明利用手掌輪廓點(diǎn)的梯度方向與手掌方向的關(guān)系，提高了在線掌紋有效區(qū)域分割的速度，可用于移動(dòng)設(shè)備中的身份驗(yàn)證。
【專利說明】基于方向檢測(cè)的在線掌紋有效區(qū)域快速分割方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及在線掌紋有效區(qū)域的提取，可用于移動(dòng)設(shè)備 中的身份驗(yàn)證。

【背景技術(shù)】
[0002] 在線掌紋有效區(qū)域的提取是在線掌紋識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)非常重要的步驟，涉及到在線 掌紋識(shí)別的識(shí)別效果，不準(zhǔn)確的提取可能會(huì)導(dǎo)致匹配錯(cuò)誤。在實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)中，正確高效 的掌紋分割方法有利于提高掌紋識(shí)別系統(tǒng)的速度和精確度。因此，效果良好的在線掌紋有 效區(qū)域提取技術(shù)有利于改善在線掌紋識(shí)別系統(tǒng)其他階段的性能。現(xiàn)存的在線掌紋分割算法 可大致分為基于膚色比例、基于手掌結(jié)構(gòu)這兩類。
[0003] 基于膚色比例的分割方法，是利用膚色模型確定手掌輪廓，對(duì)輪廓線上的點(diǎn)進(jìn)行 采樣分析。基本原理是遍歷手掌輪廓點(diǎn)，對(duì)每一個(gè)點(diǎn)畫圓，按照?qǐng)A中的皮膚所占的比例進(jìn)行 判斷。這種方法有一個(gè)重大的問題，手掌的擺放姿勢(shì)不會(huì)嚴(yán)格的滿足上述要求。
[0004] 基于手掌結(jié)構(gòu)的分割方法，是利用手掌的輪廓結(jié)構(gòu)以及該結(jié)構(gòu)的切線方向進(jìn)行谷 點(diǎn)確定和分割。沿著手掌的輪廓線做切線，如果遇到切線過另外一條輪廓點(diǎn)，則檢測(cè)另一個(gè) 輪廓點(diǎn)的切線，如果該輪廓點(diǎn)的切線恰好也過該點(diǎn)則認(rèn)為這兩個(gè)點(diǎn)就是谷點(diǎn)，然后依據(jù)這 兩個(gè)點(diǎn)再分割。這種方法的問題是輪廓上的每個(gè)點(diǎn)都要進(jìn)行復(fù)雜的幾何運(yùn)算，因此實(shí)現(xiàn)起 來比較慢。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于方向檢測(cè)的有效區(qū)域提 取技術(shù)，以提高在線掌紋識(shí)別系統(tǒng)的分割效果，避免復(fù)雜的幾何運(yùn)算，進(jìn)而大幅提高了在線 掌紋識(shí)別系統(tǒng)的速度。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下步驟：
[0007] (1)輸入大小為MXL的掌紋圖像I(x，y)，其中（x，y)表示掌紋圖像的像素點(diǎn)坐 標(biāo)，M表示掌紋圖像的長度，L表示掌紋圖像的寬度；
[0008] (2)對(duì)掌紋圖像I(x，y)進(jìn)行閾值分割，得到掌紋二值化圖像IB(x，y)，對(duì)掌紋二 值化圖像IB(x，y)進(jìn)行腐蝕操作，得到腐蝕后的掌紋圖像IE(x，y)，進(jìn)而得到手掌輪廓圖像 Edg(x,y)：
[0009] Edg(x,y) =IB(x,y)-IE(x,y)；
[0010](3)利用手掌輪廓圖像Edg(x,y)，計(jì)算方向圖像D(x,y)和方向角圖像0 (x,y);
[0011] ⑷計(jì)算掌紋圖像I(x，y)的手掌方向0P:
[0012] (4a)對(duì)方向角圖像0 (x，y)像素值的分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求得0 (x，y)中分布最多的 像素值e_:
[0013] (4al)把[0°，360° )等分成36段角度區(qū)間，每段角度區(qū)間的大小為10°， 將方向角圖像9 (x，y)在第i段角度區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)表示為Q，并初始化1^為0,i= 1，2，...，36;當(dāng)10(1-1)彡0(\7)<101且￡(^(\ 7)>0時(shí)，給第1段角度區(qū)間對(duì)應(yīng)的 像素點(diǎn)數(shù)Q值加1 ;
[0014] (4a2)找出Q的最大值，將該最大值對(duì)應(yīng)的i記作i_，計(jì)算方向角圖像0 (x，y) 中分布最多的像素值9

【權(quán)利要求】
1. 一種基于方向檢測(cè)的在線掌紋有效區(qū)域快速分割方法，包括如下步驟： ⑴輸入大小為MXL的掌紋圖像I (X，y)，其中（X，y)表示掌紋圖像的像素點(diǎn)坐標(biāo)，M表 示掌紋圖像的長度，L表示掌紋圖像的寬度； (2) 對(duì)掌紋圖像I (x，y)進(jìn)行閾值分割，得到掌紋二值化圖像Ib(x，y)，對(duì)掌紋二值 化圖像Ib(x，y)進(jìn)行腐蝕操作，得到腐蝕后的掌紋圖像I E(x，y)，進(jìn)而得到手掌輪廓圖像 Edg (x, y)： Edg (x, y) = Ib (x, y)-IE(x, y)； (3) 利用手掌輪廓圖像Edg(x,y),計(jì)算方向圖像D(x,y)和方向角圖像Θ (x，y); (4) 計(jì)算掌紋圖像I (x，y)的手掌方向θ p : (4a)對(duì)方向角圖像Θ (x，y)像素值的分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求得Θ (x，y)中分布最多的像素 值 θmax : (4al)把[0°，360° )等分成36段角度區(qū)間，每段角度區(qū)間的大小為10°，將方向角 圖像Θ (X，y)在第i段角度區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)表示為Li,并初始化Li為0, i = 1，2, . . .，36 ; 當(dāng)10(i-l)彡Θ (x，y) < IOi且Edg(x，y) >0時(shí),給第i段角度區(qū)間對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)數(shù)1^值 加1 ; (4a2)找出Li的最大值，將該最大值對(duì)應(yīng)的i記作imax，計(jì)算方向角圖像Θ (x，y)中分 布最多的像素值:
(4b)利用方向角圖像θ(χ，γ)中分布最多的像素值θ_，計(jì)算手掌方向：θρ = 9 max_9〇 ° ； (5) 對(duì)掌紋圖像I (x，y)進(jìn)行方向校正，得到梯度校正圖像D' (x，y)和角度校正圖像 Θ ; (x, y)： (5a)對(duì)掌紋圖像I (x，y)以_θρ為旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，得到手掌校正圖像 I' (X，y); (5b)將手掌校正圖像I' (x，y)作為輸入圖像，重復(fù)步驟（1)到步驟（3)，得到的方向 圖像記作梯度校正圖像D' (x，y)，得到的方向角圖像記作角度校正圖像θ' (x，y); (6) 利用手掌輪廓圖像Edg (x，y)和角度校正圖像θ ' (χ，y)，確定備選點(diǎn)集C :若像素 點(diǎn)坐標(biāo)（x，y)滿足Edg(x，y) = 255且165°彡Θ ' (x，y)彡195°，則將該像素點(diǎn)加入到 備選點(diǎn)集C中； (7) 利用備選點(diǎn)集C，計(jì)算手掌校正圖像Γ (X，y)中上谷點(diǎn)Vu和下谷點(diǎn)Vd的位置： (7a)對(duì)備選點(diǎn)集C中的點(diǎn)進(jìn)行層次聚類，聚到3類為止，分別記為第一類CL 1、第二類 CL2、第三類CL3，并將這三類的聚類中心分別記為Cl、c2、C 3 ; (7b)遍歷第一類CL1中的點(diǎn)，計(jì)算這些點(diǎn)到該類聚類中心C1的距離，并將距離C1最近 的點(diǎn)記為V1 ; (7c)遍歷第二類CL2中的點(diǎn)，計(jì)算這些點(diǎn)到該類聚類中心C2的距離，并將距離C2最近 的點(diǎn)記為V2 ; (7d)遍歷第三類CL3中的點(diǎn)，計(jì)算這些點(diǎn)到該類聚類中心C3的距離，并將距離C3最近 的點(diǎn)記為V3 ; (7e)將上述得到三個(gè)點(diǎn)Vl、v2、v3中橫坐標(biāo)最小的點(diǎn)的位置記為Γ (X，y)中上谷點(diǎn)Vu 的位置，把力、￥%中橫坐標(biāo)最大的點(diǎn)的位置記為1' (x，y)中下谷點(diǎn)&的位置； (8)以手掌校正圖像Γ (X，y)中上谷點(diǎn)Vu的位置和下谷點(diǎn)Vd的位置為參照點(diǎn)，分割 出掌紋有效區(qū)域圖像R(x，y)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于梯度方向模板的在線掌紋分割方法，其中步驟（2)中所 述的對(duì)掌紋圖像I (X，V)講行闔侑分割，得剎堂紋二侑化圖像y)，按如下公式進(jìn)行：
其中，Th表示灰度閾值，取值為20。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于梯度方向模板的在線掌紋分割方法，其中，步驟（3)所述 的利用手掌輪廓圖像Edg(x，y)，計(jì)算方向圖像D(x，y)和方向角圖像Θ (x，y)，按如下步驟 進(jìn)行； (3a)根據(jù)手掌輪廓圖像Edg(x，y)，分別計(jì)算縱向梯度圖像GradX(x，y)和橫向梯度圖 像 GradY (X，y):
其中，*表示卷積，Sobel_x(x, y)表示縱向索貝爾算子，取值為：
Sobel_y(x，y)表示橫向索貝爾算子，取值為：
(3b)利用縱向梯度圖像GradX(x，y)和橫向梯度圖像GradY(x，y)，得到輪廓梯度圖像 Grad (x, y)： Grad (x, y) = (GradX (x, y), GradY (x, y))； (3c)利用輪廓梯度圖像Grad(x，y)，計(jì)算方向圖像D(x，y)和方向角圖像Θ (x，y):
Θ (x, y) = arctan2 (GradX (χ, y), GradY (χ, y)), 其中，arctan2是值域?yàn)閇0° ,360° )的反正切函數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于方向檢測(cè)的在線掌紋分割方法，其中步驟（7a)中敘述的 對(duì)備選點(diǎn)集C中的點(diǎn)進(jìn)行層次聚類，按如下步驟進(jìn)行： (7al)把備選點(diǎn)集C中的每一個(gè)點(diǎn)都視作一類； (7a2)計(jì)算備選點(diǎn)集C中每兩類之間的距離，選擇距離最近的兩類合并為一個(gè)類； (7a3)如果備選點(diǎn)集C中類的數(shù)量大于3,重復(fù)執(zhí)行步驟（7a2)，否則，聚類結(jié)束。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于梯度方向模板的在線掌紋分割方法，其中，步驟（8)中所 述的以手掌校正圖像Γ (x，y)中上谷點(diǎn)Vu和下谷點(diǎn)Vd的位置為參照點(diǎn)，分割出掌紋有效 區(qū)域圖像R(x，y)，具體步驟如下： (8a)利用下式計(jì)算谷點(diǎn)規(guī)正角度θν:
其中，x?和y?分別表示手掌校正圖像U (x，y)中上谷點(diǎn)vu的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，xvd 和yvd分 別表示Γ (X，y)中下谷點(diǎn)vd的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，arctan是值域?yàn)閇0°，180° )的 反正切的函數(shù)； (8b)以θν-90°為旋轉(zhuǎn)角度對(duì)手掌校正圖像I' (x，y)進(jìn)行逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，得到谷點(diǎn)規(guī) 正圖像Gv(x, y); (8c)把手掌校正圖像Γ (x，y)中上谷點(diǎn)Vu的位置（xvu，yj映射到谷點(diǎn)規(guī)正圖像 Gv(x, y)上，得到Gv(x, y)的規(guī)正上谷點(diǎn)ν' u的位置（X' ?. l' vu)： x' ? = x?Xcos(9〇。-0v)1vuXsin(9O。-0v)+x 〇-x〇Xcos(9O。-0v)+y〇X cos(9O 。_ θ v)， y' ? = x?Xsin(9〇。-0v)+yvuXcos(9O。-0v)+y 〇-x〇Xsin(9O。-0v)-y〇Xsin(9O 。_ θ v)， 其中，?和^ ?分別表示規(guī)正上谷點(diǎn)，u的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，&和7。表示 Γ (X，y)中心點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)； (8d)把Γ (X，y)中下谷點(diǎn)Vd的位置（xvd, yvd)映射到谷點(diǎn)規(guī)正圖像Gv(X，y)上,得到 Gv(x, y)的規(guī)正下谷點(diǎn)V d的位置（f Vd，太Vd)，公式如下： X' Vd = xVdx cos (9〇。-θν) IvdX sin (90。- QvHx0-XciXcos (90。-0v)+y〇X C0s (90 。-θν)， y' vd = xvdXsin(9〇。-0v)+yvdXcos(9O。-0 v)+yQ-xQXsin(9O。-0v)-y QXsin(9O 。_ Θ v)， 其中，X' ^和^ vd分別表示規(guī)正下谷點(diǎn)V d的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)； (8e)計(jì)算規(guī)正上谷點(diǎn)ν' u和規(guī)正下谷點(diǎn)ν' d兩點(diǎn)的距離dud : dud = X ' vd_X ' VU > (8f)在谷點(diǎn)規(guī)正圖像匕〇^)中，確定掌紋有效區(qū)域中心c的位置（Xc;，y。）： xc=(x' ?+x' J/2， Yc = y' VU-I- 2Xdud ； (8g)在谷點(diǎn)規(guī)正圖像匕(1，7)中，截取待測(cè)掌紋有效區(qū)域圖像R(x，y): R(x, y) = Gv(x+xc-dud/2, y+yc-dud/2), 其中，x的取值范圍為[〇, dud]，y的取值范圍為[0, dud]。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104392455SQ201410751230
【公開日】2015年3月4日 申請(qǐng)日期:2014年12月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月9日
【發(fā)明者】龐遼軍, 趙偉強(qiáng), 褚萬星, 曹凱, 劉而云, 田捷 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)