专利名称：图像处理的方法和装置的制作方法
技术领域：
人类手指等的血管图案对于一个人而言是唯一的。存在用于基于血管图案标识用户的标识方法。那样的标识系统从通过捕捉用户的手指的图像从图像数据提取血管图像，并将该提取的血管图案数据与以前为了标识保存的血管图案作比较。
然而上述标识系统具有问题，捕捉的图像包括血管图案以外的图案图像或虚假图像，所以血管图案数据的提取精度较低，实际应用较困难。
发明内容
本发明的目的是提供能以高精度提取有关生物实体的血管图案并从中产生图像数据的图像处理方法和装置。
为按本发明的第一方面解决有关技术问题并达到上述目的，提供一个图像处理方法，包括第一步用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像获得的第一图像数据，以增加对应于第一图像数据中血管图案的图像，从而产生第二图像数据；第二步用于处理组成在第一步产生的第二象素数据的每个象素数据，以产生索引值，它表示围绕对应于该象素数据的一象素的各象素的象素数据的平均值，或通过平均化周围象素的象素数据获得的值；第三步用于减去在第二步产生的对应于来自组成在第一步产生的第二图像数据的每个象素数据的象素数据的索引数据，以产生第三图像数据。
按本发明的第二方面提供图像处理装置，它包括用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案在预定区域的图像获得的第一图像数据来增强在第一图像数据中对应于血管图案的图像以产生第二图像数据的增强装置；用于处理组成在增强装置处产生的第二象素数据的每个象素数据以产生索引数据的索引产生装置，索引数据表示对应于该象素的各周围象素的象素数据的平均值或通过平均化周围象素的象素数据获得的值；和用于减去在索引产生装置产生的、对应于来自组成在增强装置处产生的第二图像数据的每个象素数据的象素数据的索引数据，以产生第三图像数据的缩减装置。
按本发明的第三方面提供图像处理装置，它包括用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像获得的第一图像数据来增中在第一图像数据中对应于血管图像的图像以产生第二图像的增强线路；用于处理组成在增强线路处产生的第二象素数据的每个象素数据以产生索引数据的索引产生线路，索引数据表示对应于该象素数据的象素周围象素的象素数据的平均值或通过平均化周围各象素的象素数据获得的值；和用于减去在索引产生线路产生的、对应于来自组成在增强线路处产生的第二图像数据的每个象素数据的象素数据，以产生第三图像数据的缩减线路。
附图简述通过参考附图的较佳实施例的下面描述，本发明的这些目的和其他特征将变得更加明白。
图1是本发明实施例的标识装置配置视图；图2是用于解释在截取的噪声消除单元的输入之后的图像数据的视图；图3A和3B是用于解释在处理图1示出的噪音消除单元之前和之后的图像数据的视图；图4是用于解释图1中所示的静脉冲清晰化单元的操作示例的流程图；图5A到5C是用于解释由图1中所示的静脉清晰化单元处理的图像数据的视图；图6是用于解释图1中所示的周围平均亮度缩减单元的处理的流程图；图7A和7B是用于解释图1中所示的周围平均亮度缩减单元处理的视图；图8A和8B是用于解释图1中所示的周围平均亮度缩减单元的处理之前和之后的图像数据的视图；
图9A和9B是用于解释图1中所示的静脉提取单元的处理之前和之后的图像数据的视图；和图10是用于解释图1中所示的标识装置的整个操作的例子的流程图。
具体实施例方式
下面将参考附图详细描述本发明的较佳实施例。
图1是本发明实施例的标识装置配置视图。如图1所示，标识装置可具有截取部分12、噪音消除单元14、静脉清晰化单元16、周围平均亮度缩减单元18、静脉提取单元20、和标识单元22。例如通过专用硬件或通过在处理线路中执行预定程序实现截取部分12、噪音消除单元14、静脉清晰化单元16、周围平均亮度缩减单元18、静脉提取单元20、和标识单元22的每一个。
下面详细解释图1中所示的各组件。
截取部分12作为标识的输入接收通过捕捉(带静脉图案)被标识的人的手指的图像获得的图像数据(捕捉有图像)，截取对应于来自标识的图像数据RD的手指静脉提取范围的图像数据512，并将其输出到噪音消除单元。由此消除了在标识处理中由标识的图像数据RD中手指的外部分的图像产生的影响。按所标识的图像数据RD的图像如图2所示，而截取之后的图像数据512如图3A所示。
噪音消除单元14噪音消除单元14消除来自从截取部分12来的图像数据512的输入的噪音以产生图像数据S14，并将其输出到静脉清晰化单元16。噪音消作单元14执行如中值过滤法以消除噪音。中值过滤法以从最小数据起的数据在如预定区域中安排象素的亮度数据，并分配位于中心亮度数据作为在预定区域中心的亮度数据。由此可消除在图像数据S12中由于灰尘等的图像的影响。按图像数据S14的图像例如成为如图3B所示。
静脉清晰化单元16静脉清晰化单元16执行用于增中(清晰化)在图像数据S14中静脉图案的处理，以产生图像数据S16并将其输出到周围平均亮度缩减单元18。图4是用于解释图1中示出的静脉清晰化单元16的处理的流程图。
步骤ST1静脉清晰化单元16在来自噪音消除单元14的噪音消除输入之后为变量dnI输入图像数据S14。
步骤ST2静脉清晰化单元16产生变量dnI(本发明的第一数据)的微分图像数据diff(dnI)。
此时，静脉清晰化单元16微分对变量dnI输入的图像的亮度值。静脉清晰化单元16将变量dnI加到通过将微分的图像数据dif(dnI)的绝对值乘以n(例如10)产生的数据上(本发明的第二数据)以计算变量S(本发明的第三数据)。静脉清晰化单元16使用不包括自身矛盾的微分运算符微分该值，该微分运算符如在Jransactions of Society of Instrument and Control Engineers2001年1月7日Vol.40，no.11 Shigera Audo的文章“Numerical PartialDifferenliation Operators not Including Self-Contradictions andApplication of Same”中揭示。静脉清晰化单元16使用如在下面等式(1)中示作5×5的微分运算符F的运算符F=-0.003776-0.01019900.0101990.003776-0.026786-0.07084400.0708440.026786-0.046548-0.12257200.1225720.046548-0.026786-0.07084400.0267860.070844-0.003776-0.01019900.0101990.003776---(1)]]>在本实施例中，静脉清晰化单元16能通过微分以高精度清晰化静脉。
步骤ST3静脉清晰化单元16对变量i输入初始值“1”。
步骤ST4静脉清晰化单元16计算在步骤ST2计算的变量S的微分图像数据diff(s)，将其绝对值abs(diff(s))加到变量S，并将其定义成新的变量S。
步骤ST5静脉清晰化单元16判断，变量i是否小于预定阀值m。当判断是小于时，例程进到步骤ST6；而当判断不小于时，例程进到步骤ST7。即静脉清晰化单元16重复步骤ST4的处理m次(例如4次)，使静脉图案清晰化。
步骤ST6静脉清晰化单元16用“1”增量变量i。
步骤ST7
静脉清晰化单元16从预定值“255”减去变量S，并将结果定义成新的变量S。
步骤ST8静脉清晰化单元16将组成在步骤ST7新产生的变量S的每个象素数据除以组成变量S的象素数据中最高亮度值max(s)x，并输入对变量S的结果。然后，静脉清晰化单元16将最终产生的变量S作为图像数据S16输出到周围平均亮度缩减单元18。
这里，按照图4中示出的步骤ST2的微分的图像数据diff(dnI)的绝对值abs(diff(dnI))的图像如图5A中所示。此外，按照在步骤ST2产生的变量S的图像如图5B所示。此外，按照在步骤ST8产生的变量S的图像如图5C所示。
周围平均亮度缩减单元18处理每个组成来自静脉清新化单元16的图像数据S16的输入的象素数据，以产生索引数据X，它表示由对应于该象数据的象素的周围象素的象素数据指出的亮度值的平均值，或通过平均化由周围象素的象素数据指出的亮度值获得的值。在下面例子中，示例了平均值ave(i，j)被用作索引数据X的情况。然后，周围平均亮度缢减单元18从组成图像数据S16的每个象素数据减去索引数据X以产生图像数据S18。
图6是解释周围平均亮度缩减单元18的处理的流程图。
步骤ST11周围平均亮度缩减单元18在对应于从静脉清晰化单元组成的图像数据S16，输入的象素数据的象素中选择未处理的象素，并选择由对应于选择的象素的象素数据表示的亮度值s(i，j)进行处理。这里，i和j表示在对应于图像数据S16的象素区域中在X-和Y-方向的数。
步骤ST12周围平均亮度缩减单元18计算由对应于在位于步骤ST11处选择的象素的周围的预定区域中的象素指出的亮度值的平均值ave(i，j)。周围平均亮度缩减单元18处理在如图7A所示对应于图像数据S16的区域中的象素(i，j)，以计算由在距形区域AREA(i，j)中的(2d+1)2个象素的图像数据表示的亮度值的平均值ave(i，j)，如图7B所示，该矩形相对于象素(i，j)在X正方向、X负方向、Y正方向、及Y负方向的每一个有距离d。计算平均值ave(I，j)的处理由下面等式(2)表示。
ave(i,j)=Σv=j-dj+dΣu=i-di+ds(u,v)(2d+1)2---(2)]]>步骤ST13周围平均亮度缩减单元18从由组成亮度数据S16的每个象素数据表示的亮度值s(i，j)减去在步骤ST12计算的平均值ave(i，j)，以计算新的亮度值s(i，j)。
步骤ST14周围平均亮度缩减单元18判断，在步骤ST11的选择是否对组成图像数据S16的所有象素数据做完。当判断该选择未完成，例程返回到步骤ST11，而当判断该选择已完成，则处理结束。周围平均亮度缩减单元18将包括新亮度值s(i，j)的图像数据S18输出到静脉提取单元20。按照上述处理，基于图8A中示出的图像数据S 16产生如图8B所示的其中静脉图案被清晰化的图像数据。
静脉提取单元20静脉提取单元20计算组成图像数据S18的所有象素数据的平均亮度值M。然后，静脉提取单元20判断，由象素数据表示的亮度值是否大于对所有组成在步骤ST13的图像数据S18输入的象素数据的每一个的平均亮度值M。当判断该亮度值大，该亮度值保持原样，而当判断该亮度值不大，则使该象素数据的亮度值为零，并产生新的图像数据S20。基于在图9A中示出的图像数据S18产生通过进一步清晰化静脉图案获得的如图9B所示的图像数据S20。
标识单元22标识单元22将来自周围平均亮度减小单元18的图像数据S18输入与光前为标识所存储的静脉图案数据REF比较，并判断该个人是否被识别为合法的。
下面将解释图1中示出的标识装置1的整个操作的例子。图10是解释图1所示的标识装置1的整个操作的例子的流程图。
步骤ST21截取部分12接收通过捕捉被标识的个人的手指获得的被标识的图像(映射图像)数据RD作为输入，截取在标识的图像数据RD中对应于手指静脉提取范围的图像数据S12，并将其输出到噪音消除单元14。
步骤ST22噪音消除单元14消除在步骤ST21来自截取部分12的图像数据S12输入的噪音，以产生图像数据S14，并将其输出到静脉清晰化单元16。
步骤ST23静脉清晰化单元执行图4解释的处理，用于在步骤ST22在来自噪声消除单元的图像数据S14输入中增强静脉图案，以产生图像数据S16，并将其输出到周围平均亮度缩减单元18。
步骤ST24如图6所解释，周围平均亮度缩减单元18处理组成来自静脉清晰化单元在步骤ST23的图像数据S16的每个象素数据，以产生索引数据X，它表示由对应于该象素数据的象素的周围的各象素的象素数据指出的亮度值的平均值，或通过平均化由该周围象素的象素数据表示的亮度值获得的值。然后，周围平均亮度缩减单元18从组成图像数据S16的每个象素数据减去索引数据X，在产生图像数据S18。
步骤ST25静脉提取单元20计算组成在步骤ST24处的图像数据S18输入的所有象素的平均亮度值M。然后静脉提取单元20处理在步骤ST13组成图像数据S18输入的所有象素的每一个，以判断由象素数据指出的亮度值是否大于平均亮度值M，保留被判断为较大的象素数据的亮度值为原样，将判断为不大的象素数据的亮度值减到零，并产生新的图像数据S20。
步骤ST26标识单元22将在步骤ST25来自周围平均亮度缩减单元18的图像数据S18输入与先前为了标识存储的静脉图案数据REF比较，并判断该被识别的个人是否合法。
如上解释，按如图6解释的标识装置1，周围平均亮度缩减单元18处理组成图像数据S16的每个象素数据，以产生索引数据X，它表示由对应于该象素数据的象素的周围的各象素的象素数据指出的高度值的平均值，或通过平均化由该周围象素的象素数据表示的亮度值获得的值。然后，周围平均亮度缩减单元18从组成图像数据S16的每个象素数据减去索引数据X，以产生图像数据S18。借此，有可能产生从中适当地去除包括在图像数据S16中的虚假图像或不是静脉图案的图象的图象数据S18，并可能增强在标识单元22处的标识的精度。
此外，按标识装置1，图1中示出的静脉清晰化单元16执行如图4解释的静脉清晰化处理。借此，有可能在周围平均亮度缩减单元18中以高精度完成上述处理。
本发明不限于上述实施例。在上面实施例中，作为本发明的增强处理例示了图4解释的处理，但也可使用其他增强处理，只要它是用于增强静脉图案的处理。
本发明能应用到基于血管图案标识的系统。
注意，截取部分12、噪音消除单元14、静脉清晰化单元16、周围平均亮度缩减单元18、静脉提取单元20、和标识单元22中的至少一个可通过线路或由计算机执行的程序实现。
截取部分12、噪音消除单元14、静脉清晰化单元16、周围平均亮度缩减单元18、静脉提取单元20、和标识单元22的每一个由如专用硬件或通过在处理线路中执行预定程序实现。
本领域的普通技术人员将理解，根据设计需求或其他因素可作出各种修改、组合、了组合或更改，只要它们落在附加权利要求及其等价的范围内。
权利要求
1.一种图像处理方法，其特征在于包括第一步骤，用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像获得的第一图像数据，以增强对应于在第一图像数据中的血管图案的图像来产生第二图像数据；第二步骤，用于处理组成在所述第一步骤产生的所述第二象素数据的每个象素数据，以产生索引数据，它表示围绕对应于所述象素数据的一个象素的各象素的象素数据的平均值，或通过平均化周围象素的象素数据获得的值；和第三步骤，用于从组成在所述第一步骤产生的所述第二图像数据的每个象素数据减去在所述第二步骤产生的对应于所述象素数据的所述索引数据，以产生第三图像数据。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括第四步骤，用于处理组成在所述第三步骤处产生的所述第三图像数据的每个象素数据，以将具有预定阈值数或更小的象素数据的值减少到零，以产生第四图像数据。
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一步骤包括第五步骤，用于微分所述第一图像数据以产生第一数据，并乘以所述第一数据的绝对值以产生第二数据，第六步骤，用于将在所述第五步骤产生的所述第二数据加到所述第一图像数据，以产生第三数据，和第七步骤，用于微分在所述第六步骤产生的所述第三数据，并将其绝对值加到所述第三数据以产生所述第二图像数据。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一步骤使用在所述第七步骤产生的所述第二图像数据作为所述第五步骤的所述第一图像数据，并多次重复所述第五步骤，所述第六步骤、所述第七步骤，以产生所述第二图像数据。
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括第八步骤，用于将在所述第三步骤产生的所述第一图像数据与预先保存的标识数据比较，以识别所述生物实体。
6.一种图像处理装置，其特征在于，包括增强装置，用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像获取的第一图像数据，以便增强在第一图像数据中对应于血管图案的图像，来产生第二图像数据；索引产生装置，用于处理组成在所述增强装置产生的第二象素数据的每个象素数据，以产生索引数据，它表示在对应于所述象素数据的象素周围的各象素的象素数据的平均值，或通过平均化周围各象素的象素数据获得的值；和缩减装置，用于从组成在所述增强装置产生的所述第二图像数据的每个象素数据减去在所述索引产生装置产生的对应于所述象素数据的索引值，以产生第三图像数据。
7.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，还包括提取装置，用于处理组成在所述缩减装置产生的所述第三图像数据的每个象素数据，以将具有预定阈值级或更小的象素数据的值减少到零，以产生第四图像数据。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括增强线路，用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像捕取的第一图像数据，以便增强在第一图像数据中对应于血管图案的图像，来产生第二图像数据；索引产生线路，用于处理组成在所述增强装置产生的第二象素数据的每个象素数据，以产生索引数据，它表示在对应于所述象素数据的象素周围的各象素的象素数据的平均值，或通过平均化周围各象素的象素数据获得的值；和缩减线路，用于从组成在所述增强装置产生的所述第二图像数据的每个象素数据减去在所述索引产生装置产生的对应于所述象素数据的索引值，以产生第三图像数据。
全文摘要
一种图像处理方法，包括第一步骤，用于处理通过捕捉包括生物实体的血管图案的预定区域的图像获得的第一图像数据，以增强对应于在第一图像数据中的血管图宁的图像来产生第二图像数据；第二步骤，用于处理组成在第一步骤产生的第二象素数据的每个象素数据，以产生索引数据，它表示围绕对应于该象素数据的一个象素的各象素的象素数据的平均值，或通过平均化周围象素的象素数据获得的值；第三步骤，用于从组成在第一步骤产生的第二图像数据的每个象素数据减去在第二步骤产生的对应于所述象素数据的索引数据，以产生第三图像数据。
文档编号G06K9/34GK1737823SQ20051009154
公开日2006年2月22日 申请日期2005年8月12日 优先权日2004年8月12日
发明者阿部博 申请人:索尼株式会社