一种指静脉图像采集预处理模块和指静脉图像采集方法与流程

本发明涉及指静脉识别技术，更具体地，涉及一种指静脉图像采集预处理模块和指静脉图像采集方法。

背景技术

静脉识别是通过利用手指内流动的血液中的血红蛋白对近红外光的吸收而形成的静脉血管图像，转换为数字特征后进行身份识别的一种技术，是真正的活体识别技术。

指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。工作原理，是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的图像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。

图1是现有技术中指静脉识别方法流程图，如图所示，首先，检测是否有手指放入，当放入手指时，启动摄像头对光源照射手指显现的指静脉图像拍照，得到手指静脉的清晰图像，之后，将采集的指静脉图像存储备用，或者将采集的指静脉图像与已存储的原始图像进行比对，从而验证登录者的身份，完成指静脉图像的采集过程。但是，摄像头拍照时，受周围环境亮度的影响，拍得的图片的亮度相差较大，亮度过亮或过暗都会导致图像不清晰，影响图像识别的准确率。另外，指静脉图像图片中的有效核心信息为手指上的信息，但是图片上除了特征图像外还包括了特征图像外的一部分区域，该区域的信息为无效信息，不仅增加了指静脉信息的存储长度，而且对指静脉有效核心信息造成了干扰，增大验证难度，影响使用时的灵敏度。还有，由于每次手指放入采集终端的位置不同，导致图片中的特征图像或倾斜或不在图片中心位置，造成比对验证时前后两次图像采集的图片相差较大，进一步为指静脉信息的识别带来了困难，影响了使用的便捷性和准确度。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种更高准确度、更高灵敏度的指静脉图像采集预处理模块和指静脉图像采集方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种指静脉图像采集预处理模块，其特征在于，包括光度调节单元和指静脉特征图像提取单元；

所述光度调节单元用于调节指静脉图像图片的亮度，得到亮度矫正后的指静脉图像图片，并触发指静脉特征图像提取单元；

所述指静脉特征图像提取单元用于矫正指静脉图像图片中的特征图像的倾斜度，并提取无倾斜的特征图像图片作为预处理后的指静脉图像图片。

进一步地，调节指静脉图像图片的亮度的具体过程为：判断指静脉图像图片的亮度是否满足要求，当图像过暗或过亮时，调亮或调暗补光灯并启动摄像头拍照，判断重新得到的指静脉图像图片的亮度是否满足要求，直至图像亮度适中，触发指静脉特征图像提取单元；当图像亮度适中时，直接触发指静脉特征图像提取单元。

进一步地，判断指静脉图像图片的亮度是否满足要求的具体过程为：调用亮度算法获得指静脉图像图片的亮度，与标准亮度范围进行对比，当指静脉图像图片的亮度低于标准亮度范围的最低值时，判断图像过暗；当指静脉图像图片的亮度高于标准亮度范围的最高值时，判断图像过亮；当指静脉图像图片的亮度处于标准亮度范围内时，判断图像亮度适中。

进一步地，矫正指静脉图像图片中的特征图像的倾斜度的具体过程为：通过旋转指静脉图像图片矫正特征图像的倾斜度。

进一步地，特征图像的倾斜度通过调用图像倾斜算法获得。

进一步地，提取无倾斜的特征图像图片的具体过程为：调用手指边缘检测算法查找并获得指静脉图像图片中的特征图像的边缘，沿特征图像边缘截取特征图像作为预处理后的指静脉图像图片。

一种指静脉图像采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤s1：检测是否有手指放入，当有手指放入时，进入步骤s2；

步骤s2：启动摄像头拍照；

步骤s3：调用前述指静脉图像采集预处理模块对步骤s2得到的原始的指静脉图像图片进行预处理，得到预处理后的指静脉图像图片；

步骤s4：存储或验证预处理后的指静脉图像图片。

从上述技术方案可以看出，本发明通过增加预处理模块，对摄像头拍摄的原始指静脉图像图片进行亮度的修正以及进行有效核心特征图像的提取和倾斜度矫正，得到亮度适中、无无效信息区域、手指位置摆正并总是处于中心的指静脉图像图片，提高了指静脉识别的准确度和灵敏度。

附图说明

图1是现有技术中的指静脉图像采集方法的流程示意图；

图2是本发明一具体实施例的指静脉图像采集方法的流程示意图；

图3是本发明一具体实施例的指静脉图像采集预处理模块的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

需要说明的是，在下述的具体实施方式中，在详述本发明的实施方式时，为了清楚地表示本发明的结构以便于说明，特对附图中的结构不依照一般比例绘图，并进行了局部放大、变形及简化处理，因此，应避免以此作为对本发明的限定来加以理解。

在以下本发明的具体实施方式中，请参阅图3，图3是本发明一具体实施例的指静脉图像采集预处理模块的结构示意图。如图所示，指静脉图像采集预处理模块，包括光度调节单元01和指静脉特征图像提取单元02。

光度调节单元01主要用于调节指静脉图像图片的亮度，代替摄像头拍照后的原始的指静脉图像图片，得到亮度矫正后的指静脉图像图片，使每次采集的图片的亮度总是处于标准亮度范围内，保证图像的清晰度，便于图像信息的准确识别，另，还可降低图像识别难度，加快识别速度，提高识别灵敏度。

具体地，在本实施例中，调节指静脉图像图片的亮度的具体过程为：判断指静脉图像图片的亮度是否满足要求，当图像过亮/或过暗时，调暗/或调亮补光灯，并启动摄像头重新拍照，直至得到亮度矫正后的指静脉图像图片；当图像亮度适中时，不需对原图片改变，直接触发指静脉特征图像提取单元。通过设置补光灯调节亮度，可以使指静脉识别仪在任何场合(例如室内、室外、白天、夜晚)皆可使用。当然，也可以通过其它现有方法调节图片的亮度，例如使用亮度调节软件等。

在上述过程中，判断指静脉图像图片的亮度是否满足要求的具体过程为：调用亮度算法获得指静脉图像图片的亮度，与设定的标准亮度范围进行对比，当指静脉图像图片的亮度低于标准亮度范围的最低值时，判断图像过暗；当指静脉图像图片的亮度高于标准亮度范围的最高值时，判断图像过亮；当指静脉图像图片的亮度处于标准亮度范围内时，判断图像亮度适中。设定的标准亮度范围，可以根据使用需求具体设定亮度范围。

指静脉特征图像提取单元02用于矫正指静脉图像图片中的特征图像的倾斜度，并提取无倾斜的特征图像图片作为预处理后的指静脉图像图片。该单元矫正后的图片仅包含手指区域的特征图像，去除了手指外的无用区域，并且手指区域的有效信息图像位置无倾斜且总位于图片中心，降低存储和比对的信息长度，并且前后对比图片的差距较小，极大的降低了识别难度，提高识别的准确度和灵敏度。

具体地，在本实施例中，首先查看亮度矫正后的指静脉图像图片中的特征图像是否摆正，调用图像倾斜算法获得特征图像的倾斜度，倾斜时，通过旋转指静脉图像图片摆正特征图像，倾斜度矫正后，调用手指边缘检测算法查找并获得指静脉图像图片中的特征图像的边缘，然后，沿特征图像边缘截取特征图像，代替之前的指静脉图像图片，成为预处理后的指静脉图像图片。

上述过程中的亮度算法、图像倾斜算法和手指边缘检测算法可以为现有技术中的任何一种具体实现方法，在本实施例中，上述算法皆来源于opencv的开源图像处理库。opencv是一个基于bsd许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和macos操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以c语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，opencv的代码经过适当改写可以正常的运行在dsp系统和arm嵌入式系统中。

应用预处理模块进行指静脉图像采集的方法，参考图2，包括以下步骤：

步骤s1：检测是否有手指放入，当有手指放入时，进入步骤s2。

步骤s2：启动摄像头拍照，得到原始的指静脉图像图片。

步骤s3：调用上述指静脉图像采集预处理模块对步骤s2得到的原始的指静脉图像图片进行预处理，得到预处理后的指静脉图像图片，预处理后的指静脉图像图片亮度适中，图像清晰度高，仅包括核心有效信息，抗干扰能力强，对比前后图片的差距小，有利于加快识别速度和准备度。

步骤s4：存储或验证预处理后的指静脉图像图片，完成指静脉图像采集过程。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。