掌静脉提取方法及装置与流程

本发明涉及生物信息识别领域，具体而言，涉及一种掌静脉提取方法及装置。

背景技术：

随着经济圈全球化、信息化进程的加快，人们对赖以生存的社会环境开始提出更高的安全要求，人们需要更安全、更方便的身份认证技术。由于生物特征技术具有稳定性、唯一性和方便性等特点，由此以生物识别技术作为手段来进行身份验证逐渐取代诸如钥匙、密码等传统的身份识别方式。生物特征可粗略分为外部特征(比如，指纹、掌纹、人脸、耳廓等)，内部特征(比如，手掌静脉、手背静脉、虹膜等)。属于内部特征的掌静脉相较于指纹等外部特征而言，具有体表特征难以获取及伪造，不会因为损伤、磨损、潮湿等造成识别率下降的特点，因此，采用掌静脉特征具有更高的安全性和识别率。

然而，在掌静脉特征识别技术中，对掌静脉特征的提取是一个技术难点，在现有技术中，经常出现提取的掌静脉图像信息不够清晰准确、存在大量冗余信息等问题，这些问题影响了对手掌静脉特征识别的准确性。

技术实现要素：

为了克服现有技术中的上述不足，本发明提供的一种掌静脉提取方法及装置，能够清晰、准确地提取到掌静脉特征信息，减少对掌静脉特征识别的干扰，提高识别率。

本发明第一目的在于提供了一种掌静脉提取方法，所述方法包括：

采集掌静脉图像；

对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域；

基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征。

在本发明较佳实施例中，所述对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域的步骤包括：

对所述掌静脉图像进行处理得到对应的二值化图像；

对所述二值化图像进行边缘检测得到手掌在所述掌静脉图像中的轮廓；

基于所述轮廓得到指根点的位置；

根据所述指根点的位置得到所述感兴趣区域。

在本发明较佳实施例中，所述根据所述指根点的位置得到所述感兴趣区域的步骤包括：

从所述轮廓中获取两个指根点；

以所述两个指根点的连线，及所述连线的中垂线建立坐标系；

沿所述中垂线向手掌方向获取一预设尺寸区域作为所述感兴趣区域。

在本发明较佳实施例中，所述根据所述两个指根点之间的指根距离计算得到所述预设尺寸区域的尺寸大小。

在本发明较佳实施例中，所述预设尺寸区域为一矩形区域，所述矩形区域的中心在所述中垂线上。

在本发明较佳实施例中，所述对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域的步骤还包括：

对所述掌静脉图像进行归一化处理。

在本发明较佳实施例中，所述基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征的步骤包括：

将所述感兴趣区域划分为多个面积相同的子区域；

将每个所述子区域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感兴趣区域对应的掌静脉图像矩阵；

对所述掌静脉图像矩阵进行nbp编码运算，得到掌静脉特征。

本发明的另一目的在于提供一种掌静脉提取装置，所述装置包括：

采集模块，用于采集掌静脉图像；

预处理模块，用于对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域；

提取模块，用于基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征。

在本发明较佳实施例中，所述预处理模块对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域的方式包括：

对所述掌静脉图像进行处理得到对应的二值化图像；

对所述二值化图像进行边缘检测得到手掌在所述掌静脉图像中的轮廓；

基于所述轮廓得到指根点的位置；

根据所述指根点的位置得到所述感兴趣区域；

对所述掌静脉图像进行归一化处理。

在本发明较佳实施例中，所述提取模块基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征的方式包括：

将所述感兴趣区域划分为多个面积相同的子区域；

将每个所述子区域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感兴趣区域对应的掌静脉图像矩阵；

对所述掌静脉图像矩阵进行nbp编码运算，得到掌静脉特征。

相对于现有技术而言，本发明提供的一种掌静脉提取方法及装置，通过采集掌静脉图像，对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域。基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征。由此能够提取到清晰、准确的掌静脉特征图像信息，以减少对掌静脉特征识别的不良影响，降低干扰因素，提高识别率。

附图说明

为了清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要的附图作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动前提下，还可根据这些附图获得其他相关附图。

图1为本发明提供的掌静脉系统的方框示意图。

图2为本发明提供的正对反射方式的光照示意图。

图3为本发明提供的背对透射方式的光照示意图。

图4为本发明提供的掌静脉采集装置的方框示意图。

图5为本发明提供的掌静脉提取方法的步骤流程图。

图6为本发明实施例提供的步骤s120的子步骤流程示意图。

图7为本发明实施例提供的采集的掌静脉图像的效果示意图。

图8为本发明实施例提供的步骤s130的子步骤流程示意图。

图9为本发明实施例提供的感兴趣区域的子区域划分示意图。

图10为本发明实施例提供的nbp编码原理示意图。

图11为本发明实施例提供的掌静脉提取装置的功能模块图。

图标：10-掌静脉系统；100-掌静脉提取装置；110-采集模块；120-预处理模块；130-提取模块；150-感兴趣区域；152-第一指根点；154-第二指根点；156-中点；200-存储器；210-图像数据库；300-处理器；400-图像采集设备；410-成像元件；420-光源；430-掌静脉采集装置；431-照明组件；433-近红外摄像头组件；435-图像传输组件；437-控制组件；439-电源；450-传感器；500-显示元件；600-手掌。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参阅图1，图1为掌静脉系统10的方框示意图。所述掌静脉系统10包括掌静脉提取装置100、存储器200、处理器300、图像采集设备400及显示元件500。

所述掌静脉提取装置100、存储器200、处理器300、图像采集设备400及显示元件500相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。

所述存储器200可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器200内包括一图像数据库210，所述图像数据库210用于存储掌静脉图像信息。当经过采集、提取处理后的掌静脉图像需要进行识别操作时，将所述待识别的掌静脉图像与预先存储在图像数据库210中的掌静脉图像进行比较。

所述处理器300可以是一种集成电路芯片，具有对信号的处理能力。所述的处理器300可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述显示元件500在所述掌静脉系统10与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)用于显示指示用户操作界面及显示掌静脉图像的识别结果。在本实施例中，所述显示元件500为触控显示器。触控显示器，可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由所述处理器300进行处理和计算。

所述图像采集设备400用于采集掌静脉图像信息。在本实施例中，所述图像采集设备400的核心部件是摄像头，目前市场上常见的摄像头主要以cmos(complementarymetal-oxide-semiconductor，互补金属氧化物半导体)和ccd(charge-coupleddevice，电荷耦合元件)为主，它们都是采用感光元件进行光电转换，将图像转化为数字数据来实现影像捕获的目的。cmos摄像头相比于ccd摄像头在响应速度、成本、功耗、光谱响应范围、集成度方面具有较大的优势，考虑到静脉图像主要是在近红外波段范围内采集的图像，cmos摄像头在近红外波段灵敏度较高，且随波长增加而衰减的梯度相对较慢，由此，本实施例优选采用cmos摄像头作为图像采集的核心部件。

在本实施例中，所述图像采集设备400可包括成像元件410及光源420。按照光源420和手掌600的相对位置以及成像元件410接收光线的来源，光照的方式可以分为两种方式：正对反射方式、背对透射方式。请参阅图2，图2为正对反射方式的光照示意图，请参阅图3，图3为背对透射方式的光照示意图。在正对反射方式下，发出的近红外光线照射在手掌600上，除了很少一部分被血管内物质吸收，大部分在皮肤组织处会形成反射光。成像元件410则放在光源420的同侧，通过对反射光进行感光来实现成像的目的。背对透射方式，指的是光源420的位置摆放在面对手掌600背面一侧，光源420发出的近红外光线穿透皮肤组织与整只手，放在面对手掌600一侧的成像元件410通过获取穿透手掌600的近红外光线形成静脉图像。这种照射方式，光源420与成像元件410呈一线排列，由于需要穿透整个手掌600，必须提供给光源420相当大的功率，手掌600厚度越厚，穿透手掌600的红外线光越少。在本实施例中，在选择照射方式时，充分考虑到应用于产品化的基本要求，产品体积小型化、能耗节约化成为选择的最终依据。因此，本实施例优选采用正对反射式光照方式，光源420与成像元件410由于处于同一侧，其空间位置距离更近，这样更便于产品小型化设计；发射功率较小的优点也可以确保使用正对反射式的产品能耗更低。

在本实施例中，所述图像采集设备400还可包括掌静脉采集装置430，请参照图4，图4是本发明较佳实施例提供的掌静脉采集装置430的方框示意图。所述掌静脉采集装置430包括照明组件431、近红外摄像头组件433、图像传输组件435、控制组件437以及电源439。

所述电源439为所述照明组件431、近红外摄像头组件433、图像传输组件435以及控制组件437供电。所述照明组件431、近红外摄像头组件433、图像传输组件435及控制组件437相互电性连接。

所述照明组件431套设于所述近红外摄像头组件433上。所述图像传输组件435将近红外摄像头组件433采集的掌静脉图像进行上传。所述控制组件437控制所述照明组件431的工作状态及近红外摄像头组件433的工作状态。

在本实施例中，所述照明组件431用于照亮掌静脉采集区域。在本发明的一种实施方式中，所述照明组件431可包括上述图2及图3所示的光源420，所述光源420可设置多个，所述光源420选用近红外led作为照射光源，原因在于：一方面，具有足够的图像分辨率，能够区分细小的静脉信息；另一方面，具有较好的响应度能提高静脉图像的对比度。多个近红外led灯均匀分布在所述近红外摄像头组件433主体的四周。所述控制组件437通过调节所述电源439提供所述照明组件431电流的大小以改变所述照明组件431的亮度。

在本实施例中，所述照明组件431还包括匀光片，所述匀光片设置在所述多个近红外led灯上。所述匀光片将所述多个近红外led灯发出的红外光进行均匀处理。

所述多个近红外led灯为850nm、880nm、940nm的近红外led灯中的一种。经发明人试验发现，在850nm、880nm波段，近红外led灯均发生红暴现象，造成图像局部过亮。在940nm波段，近红外led灯没有发生红暴现象，采集的掌静脉图像比较清晰，可以满足要求。优选地，所述多个近红外led灯采用940nm的近红外led灯。

请再次参照图4，所述掌静脉采集装置430还包括传感器450。所述传感器450设置在所述近红外摄像头组件433上，用于感应手掌600接近所述近红外摄像头组件433。所述传感器450在感应到手掌600时，向控制组件437发送信号。所述控制组件437接收信号后，开启所述照明组件431，并控制所述近红外摄像头组件433进行掌静脉图像采集。

请参阅图5，图5为本发明提供的掌静脉提取方法的步骤流程图。下面对所述方法的具体流程进行详细阐述，所述方法包括：

步骤s110，采集掌静脉图像。

在本实施例中，优选940nm波长的近红外led作为照射光源，采用30w的cmos摄像头采集图像信息，可使采集到的图像更加清晰；所述照明组件431增设的匀光片可使掌静脉图像的光照更加均匀。

在本实施例中，通过所述图像采集设备400包括的掌静脉采集装置430对掌静脉图像进行采集。所述掌静脉采集装置430所包括的各个组件之间相互配合工作，能够降低图像曝光点，降低成本，实现实时稳定地采集到清晰的掌静脉图像的目的，以便于后续步骤对掌静脉图像的提取。

其中，对于掌静脉采集装置430所包括的各个组件之间相互配合工作以采集到清晰图像的具体描述请参阅上述对图4的描述。

步骤s120，对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域150。

在本实施例中，请参阅图6，图6为步骤s120的子步骤流程示意图。

子步骤s121，对所述掌静脉图像进行处理得到对应的二值化图像。

由于在采集掌静脉图像时，无法保证每次手掌600的方位位置不变，所以在不同时间从同一手掌600采集的掌静脉图像会有不同程度的平移和旋转。所以，在采集掌静脉前，需要对掌静脉图像进行定位，使所有手掌600保持在大体一致的位置和方向上。首先，将掌静脉图像边缘剔除5像素点的边缘，然后将掌静脉图像转换为灰度图，再进行二值化处理。所述二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

子步骤s122，对所述二值化图像进行边缘检测得到手掌600在所述掌静脉图像中的轮廓。

在本实施例中，首先，对所述二值化图像进行边缘检测，所述边缘检测主要是利用边缘检测算子进行图像边缘的提取。在本实施例中，采用的边缘检测算子可以是，但不限于，roberts算子、prewitt算子、sobel算子、log算子、canny算子、laplace算子等，这些经典的边缘检测算子在使用时都是使用预定义的边缘模型去提取。

然后，提取图像的轮廓，经典的轮廓提取技术大都基于微分运算。先通过平滑来滤除图像中的噪声；后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点；最后选取适当的阈值来提取边界。

通过上述操作，在二值化图像的基础上提取图像轮廓，去掉不相关的轮廓信息得到手掌600的轮廓图像，以避免对后续掌静脉特征的提取和识别造成干扰。

子步骤s123，基于所述轮廓得到指根点的位置。

在本实施例中，通过遍历轮廓点找到手掌600所有的指根位置，并根据所述指根位置对图像进行方向的矫正，在寻找指根的过程中，可以将聚集在一起的一群点融合为一个点以此减少指根定位的误差。

子步骤s124，根据所述指根点的位置得到所述待识别的感兴趣区域150。

在本实施例中，根据所述指根点的位置得到所述待识别的感兴趣区域150的步骤具体包括：从所述轮廓中获取两个指根点；以所述两个指根点的连线，及所述连线的中垂线建立坐标系；沿所述中垂线向手掌600方向获取一预设尺寸区域作为所述感兴趣区域150；根据所述两个指根点之间的指根距离计算得到所述预设尺寸区域的尺寸大小。

在本实施例中，所述预设尺寸区域为一矩形区域，所述矩形区域的中心在所述中垂线上。

在本实施例中，请参阅图7，图7为采集的掌静脉图像的效果示意图。在矫正的掌静脉图像上，以第一指根点152及第二指根点154的中点156为原点，以过两个指根点的直线为y轴，以两个指根点的中垂线为x轴建立坐标系，截取离y轴区域50个像素点的一块矩形区域作为感兴趣区域150(regionofinterest，roi)，所述感兴趣区域150的中心在所述中垂线上。

请再次参阅图7，先测量第一指根点152与第二指根点154之间的指根间距m；将m带入到预设公式中：t＝m*50/200，l＝150*m/200，其中，t为中点156到感兴趣区域150的距离长度，l为感兴趣区域150的边长。由此计算，可以保证对同一个人每次取到的感兴趣区域150相同。

子步骤s125，对所述掌静脉图像进行归一化处理。

在实际采集图像时，并不能保证每次取得的图像大小一致，需要自动调节手掌600的大小，使得在对同一人进行掌静脉采集时，不同次取图所得到的区域是相同的。因此，在提取特征前，需对图像区域进行归一化，以便于后续的掌静脉特征的提取和识别。

步骤s130，基于所述感兴趣区域150提取掌静脉特征。

在本实施例中，请参阅图8，图8为步骤s130的子步骤流程示意图。

子步骤s131，将所述感兴趣区域150划分为多个面积相同的子区域。

在本实施例中，请参阅图9，图9为感兴趣区域150的子区域划分示意图。首先，将所述感兴趣区域150按照图9所示划分为多个面积相同的子区域。

子步骤s132，将每个所述子区域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感兴趣区域150对应的掌静脉图像矩阵。

在本实施例中，请再次参阅图9，以每个子区域的灰度值均值代表每个所述子区域的灰度值，以得到所述感兴趣区域150对应的掌静脉图像矩阵。其中，p、p0、p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7分别表示每个子区域的灰度值均值。

子步骤s133，对所述掌静脉图像矩阵进行nbp编码运算，得到掌静脉特征。

在本实施例中，请参阅图10，图10为本发明实施例提供的nbp编码原理的流程示意图。其中，图中每个子区域的数字分别与图9中的p、p0、p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7相对应，代表每个子区域的灰度值均值。

在本实施例中，对所述掌静脉图像矩阵进行nbp(neighborbasedbinarypattern，近邻二值模式)编码运算，形成nbp二进制编码比特串。算法步骤如下：

以中心子区域p为中心像素点，以左上角第一个点p7为起点，采用顺时针遍历的方法，提取中心像素点周围的8个点，并排列成一行。

从最左侧的像素点开始，将当前像素点与其右侧的下一近邻像素点进行灰度值大小的比较，公式为:

特别地，

从而形成二进制编码比特串。

将此二进制编码比特串根据下述公式转化为十进制数，即得到中心像素的nbp编码数值。

请参阅图11，图11为掌静脉提取装置100的功能模块图。所述装置包括：采集模块110、预处理模块120及提取模块130。

所述采集模块110，用于采集掌静脉图像。

所述预处理模块120，用于对所述掌静脉图像进行预处理得到感兴趣区域150。

在本实施例中，所述预处理模块120实现方式包括：

对所述掌静脉图像进行处理得到对应的二值化图像；

对所述二值化图像进行边缘检测得到手掌600在所述掌静脉图像中的轮廓；

基于所述轮廓得到指根点的位置；

根据所述指根点的位置得到所述待识别的感兴趣区域150。

对所述掌静脉图像进行归一化处理。

所述提取模块130，用于基于所述感兴趣区域150提取掌静脉特征。

在本实施例中，所述提取模块130实现方式包括：

将所述感兴趣区域150划分为多个面积相同的子区域；

将每个所述子区域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感兴趣区域150对应的掌静脉图像矩阵；

对所述掌静脉图像矩阵进行nbp编码运算，得到掌静脉特征。

综上所述，本发明提供的一种掌静脉提取方法及装置，通过图像采集设备采集掌静脉图像。对所述掌静脉图像进行图像二值化、归一化等预处理操作以获取待识别的感兴趣区域。采用nbp算法基于所述感兴趣区域提取掌静脉特征。由此能够提取到清晰、准确的掌静脉图像信息，减少对掌静脉特征识别的不良影响。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。