基于均匀光照下的手指静脉图像局部对比度最大化的方法

radiance maps from photographs[p].computer graphics and interactive techniques,1997.提出的理论，每个像素点的光照响应曲线都是类似的，是相机响应曲线的平移。这里以静脉点的光照响应曲线f(e)为基准，认为非静脉上点的光照响应曲线f(e)与其相差一个平移t，即f(e)＝f(e+t)。
[0014]
s3：根据求解静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型中所有未知参数的个数，选取m个光照强度值，得到该m个光照强度值对应在非静脉点光照响应曲线f(e)和静脉点光照响应曲线f(e)上所对应的2m个交点；
[0015]
s4：将2m个交点的取值带入非静脉点光照响应曲线f(e)和静脉点光照响应曲线f(e)，对静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型中未知参数进行求解；得到最终的静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型；
[0016]
s5：将手指静脉局部对比度定义为局部非静脉上的点与静脉上的点的灰度差值，求解手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em；
[0017]
s6：所述均匀光照控制系统控制按照步骤s5计算得到的最佳光照强度点em发出近红外光，并透射手指后，得到当前手指静脉局部对比度最大化图像。
[0018]
通过上述设计，采用均匀光照控制系统发出均匀光照，避免光照不均匀造成对比度难以建模求取最大值。采用均匀光照，可以利用相机光照响应模型进行建模，进一步求取最大化对比度的光照强度，从而获取到更为准确的手指光照响应曲线。在查找最佳光照强度过程中，对光照响应曲线进行建模，利用光照响应曲线进行光强调整，通过多次的光照和图像采集，就获得理论计算上的局部静脉对比度最大化的手指静脉图像。
[0019]
其中，非静脉点光照响应曲线f(e)为局部灰度最大值点的拟合曲线；
[0020]
静脉点光照响应曲线f(e)为局部灰度最小值点的拟合曲线。
[0021]
再进一步的，所述未知参数的手指静脉光照响应曲线f(e)的函数模型为：
[0022]
f(e)＝2/π*arctan(a*(b*e+1/2)c)；
[0023]
其中，e为光照强度；a,b和c均为将离散点拟合到固定的取值区间的未知参数。
[0024]
再进一步的，所述手指静脉光照响应曲线f(e)的函数模型中，设定归一化后的光源可发出最强的光照强度为1，光源不发光时的光照强度为0，故0≤e≤1；
[0025]
f(e)是一个像素点(x，y)在光照强度e下的灰度值，该灰度值从[0,255]归一化到[0,1]区间；
[0026]
2/π为固定系数，由于arctan函数的取值范围是(-π/2,π/2)，乘以2/π并且进行两端取整后归一化到[0,1]，即小于1/255取0，大于254/255取1。
[0027]
再进一步的，步骤s5中，求解手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em的步骤为：
[0028]
将所述非静脉点光照响应曲线f(e)、静脉点光照响应曲线f(e)分别求导后得到的曲线交点即为手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em，即：f
′
(em)-f
′
(em)＝0。
[0029]
采用上述方案，将局部静脉的对比度定义为局部非静脉上的点与静脉上的点的灰度差值，在某一个光照强度下该量化的对比度数值为f(e)-f(e)，欲使其最大化可以求导。
[0030]
再进一步的，所述均匀光照控制系统包括正对设置的滤光片和led导光板，所述滤光片和led导光板之间的空间为手指放置空间，所述led导光板远离滤光片的一侧为拍摄
面，所述led导光板的拍摄面侧固定有摄像头，且该摄像头对准所述手指放置空间；所述摄像头与微控制器的摄取控制端连接；所述微控制器的驱动端连接有led导光板光强驱动电路，所述led导光板光强驱动电路的驱动输出端与所述led导光板连接。
[0031]
采用上述方案，导光板靠近led一侧的光源的网点细小，而远离led一侧的光源的网点粗大，当光源进入导光板碰到反射点时，越靠近光源的导光板部位的光较强，远离光源的导光板部位的光较弱。两者此消彼长，利用光学模拟软件即可设计出使得整个导光板发出均匀强度的近红外光。
[0032]
将led导光板正对手指背侧，并且均匀光照控制系统从发出近红外光照到捕获手指图像的过程中，形成了控制闭环，有利于根据获取到的手指图像，实时调节光照强度。
[0033]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0034]
本专利在均匀光照条件下，对相机的光照响应曲线进行建模，利用光照响应曲线进行光强调整，通过多次的光照和图像采集，就获得理论计算上的局部静脉对比度最大化的手指静脉图像。相对于现有技术中的二分法而言，光强更新次数明显减少；较之牛顿法而言，计算量明显降低。是兼顾了二分法和牛顿法优点，又规避了两者缺点的方法，具备明显的优势。
附图说明
[0035]
图1为本发明的得到手指静脉图像局部对比度最大化的流程图；
[0036]
图2为本发明均匀光照控制系统控制框图；
[0037]
图3为本发明的均匀光照控制系统简要示意图；
[0038]
图4为本发明设计模型状态下静脉点和非静脉点的光照响应曲线示意图；
[0039]
图5为本发明的静脉点曲线和非静脉点曲线的导函数示意图；
[0040]
图6为局部对比度最大化点em结果图；
[0041]
图7为特殊情况下静脉点和非静脉点的光照响应曲线示意图；
[0042]
图8为通解情况下静脉点和非静脉点的光照响应曲线示意图；
[0043]
图9为通解情况下多条静脉点光照曲线和非静脉点光照曲线示意图；
[0044]
图10为本发明设计模型状态下多条静脉点光照曲线和非静脉点光照曲线示意图。
具体实施方式
[0045]
以下结合实施例和附图对本发明作进一步说明。
[0046]
一种基于均匀光照下的手指静脉图像局部对比度最大化的方法，结合图1可以看出，按照以下步骤进行：
[0047]
s1：设计均匀近红外光照下带未知参数的静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型；
[0048]
在本实施例中，所述未知参数的静脉光照响应曲线f(e)的函数模型为：
[0049]
f(e)＝2/π*arctan(a*(b*e+1/2)c)；
[0050]
其中，e为光照强度；a,b和c均为将离散点拟合到固定的取值区间的未知参数。
[0051]
s2：采用均匀光照控制系统控制发出n种光照强度近的红外光，得到n张手指静脉图片；
[0052]
在本实施例中，参见图2和3可以看出，所述均匀光照控制系统包括正对设置的滤
光片3和led导光板1，所述滤光片3和led导光板1之间的空间为手指放置空间，所述led导光板1远离滤光片3的一侧为拍摄面，所述led导光板1的拍摄面侧固定有摄像头4，且该摄像头4对准所述手指放置空间；所述摄像头4与微控制器5的摄取控制端连接；所述微控制器5的驱动端连接有led导光板光强驱动电路6，所述led导光板光强驱动电路6的驱动输出端与所述led导光板1连接。
[0053]
在本实施例中，微控制器5的usb接口作为其摄取控制端。s3：根据步骤s2得到的n张手指静脉图片，参见图4，拟合得到非静脉点光照响应曲线f(e)和静脉点光照响应曲线f(e)；并得出非静脉点光照响应曲线f(e)函数模型和静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型存在以下关系：
[0054]
f(e)＝f(e+t)；
[0055]
t为非静脉上点光照响应曲线与静脉点光照响应曲线相差的光照强度平移值，为未知参数；
[0056]
e为光照强度；
[0057]
所述静脉光照响应曲线f(e)的函数模型中，设定归一化后的光源可发出最强的光照强度为1，光源不发光时的光照强度为0，故0≤e≤1；
[0058]
f(e)是一个像素点(x，y)在光照强度e下的灰度值，该灰度值从[0,255]归一化到[0,1]区间；
[0059]
2/π为固定系数，由于arctan函数的取值范围是(-π/2,π/2)，乘以2/π并且进行两端取整后归一化到[0,1]。
[0060]
s3：根据求解静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型中所有未知参数的个数，选取m个光照强度值，得到该m个光照强度值对应在非静脉点光照响应曲线f(e)和静脉点光照响应曲线f(e)上所对应的2m个交点；
[0061]
在本实施例中，m＝2。
[0062]
参见图4，响应曲线的横坐标e是光照强度，纵坐标g是灰度值；两个光照强度值分别是：低光照强度ea和高光照强度eb；选择的四个点分别是：g
av
：静脉区域低光照强度ea下的点，g
au
：非静脉区域低光照强度ea下的点，g
bv
：静脉区域高光照强度eb下的点，g
bu
：非静脉区域高光照强度eb下的点
[0063]
s4：将2m个交点的取值带入非静脉点光照响应曲线f(e)，对静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型中未知参数进行求解；得到最终的静脉点光照响应曲线f(e)的函数模型；
[0064]
即根据已有的函数和两次不同光照强度下得到的4个点，也就是g
av
、g
au
、g
bv
、g
bu
，便可求解a、b、c和t四个参数。
[0065]
在本实施例中，根据实验数据得知，绘出的相机响应曲线本身便是由一系列离散点拟合而成，而离散点和真实的数据存在一定的误差，所以为了减少这种误差对后续模型求解参数带来的影响，需要保证同一次光照强度下获取的两个点之间有一定的距离差。从多次的实验过程中，设定两次不同光照强度的取值区间为[0.1 0.6]，先后两次光照强度的差值在[0.05 0.5]，可以取得较好的结果。
[0066]
在本实施例中，求解得到的手指静脉光照响应曲线f(e)的函数模型为：
[0067]
f(e)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*e+1/2)3)；
[0068]
其中0≤e≤1。
[0069]
s5：将手指静脉局部对比度定义为非静脉上的点与静脉上的点的灰度差值，求解手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em；
[0070]
步骤s5中，求解手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em的步骤为：
[0071]
将所述非静脉点光照响应曲线f(e)、静脉点光照响应曲线f(e)分别求导后得到的曲线交点即为手指静脉局部对比度最大化对应的最佳光照强度点em，即：f
′
(em)-f
′
(em)＝0。
[0072]
结合图5，得知在0《e《em时，f’《f’,在em《e《eb时，f’》f’，故在em处存在f
’‑
f’＝0。
[0073]
s6：所述均匀光照控制系统控制按照步骤s5计算得到的最佳光照强度点em发出近红外光，并透射手指后，得到当前手指静脉局部对比度最大化图像。
[0074]
结合图6，得知在em处存在f(em)与f(em)的差值最大化，即实现了本专利所提出的在最佳光照强度下保证了手指静脉的局部对比度最大化。
[0075]
本专利中，根据f(e)和f(e)函数解析式得知，上图6，当ea＝0.1时，g
av
＝0.1775、g
au
＝0.4532；当eb＝0.345时，g
bv
＝0.931、g
bu
＝0.9533；在em＝0.115时，f(e)＝0.5372，f(e)＝0.2514，f(e)-f(e)＝0.2858。
[0076]
在本发明中，需要补充说明一点：本专利中f(e)与f(e)的差值大于其它任意两条静脉区域和非静脉区域光照响应曲线上某个像素点对应的灰度差值。
[0077]
手指静脉局部对比度的最大化值是存在的，先排除以下的特殊情况；
[0078]
在同一光照强度e取值区间内，特殊情况下的非静脉点的光照响应曲线和静脉点的光照响应曲线如下图7所示。
[0079]
在图7中的情况虽符合数学逻辑，但却不符合实际情况。因为在现实情况下，不会存在非静脉区域被照透时,如图7中的a点(灰度值达到255)，静脉区域仍然没有近红外光透过,如图7中的b点(灰度值仍然为0)的情况。
[0080]
证明：本发明中f(e)与f(e)的差值大于等于其它任意两条静脉区域和非静脉区域光照响应曲线上某个像素点对应的灰度差值。
[0081]
作为通解，非静脉点和静脉点的光照响应曲线为图8所示。
[0082]
证明1：光照响应函数/曲线是单调递增的，分为欠曝光区、正常工作区和过饱和区。
[0083]
令上图8中[0,e0]为工作区1，(e0,e1]为工作区2，(e1,e2]为工作区3，(e2,e3]为工作区4，(e3,e]为工作区5。
[0084]
在工作区1中，非静脉点和静脉点都属于欠曝光，静脉点和非静脉点的光照响应曲线上某个像素点对应的灰度差值为0；
[0085]
在工作区2中，非静脉点位于正常区域，静脉点处于欠曝光区域；
[0086]
在工作区3中，非静脉点和静脉点都位于正常工作区域；
[0087]
在工作区4中，非静脉点的过饱和区域和静脉区域的正常工作区域有重叠；
[0088]
在工作区5中，非静脉点和静脉点都属于过曝光区域，非静脉点的过饱和区域和静脉点的过饱和区域有重叠，同前理，两者的差值为0。
[0089]
根据上述描述的工作区1和工作区5中，非静脉点和静脉点的光照响应曲线(f(e)和f(e))上某个像素点对应的灰度差值为0，又非静脉点和静脉点的光照响应曲线均呈单调递增状态，在工作区2、3和4中肯定有最大差值，又由图8可得工作区2中f(e)和f(e)的差值
越来越大，工作区4中f(e)和f(e)的差值是越来越小，所以f(e)和f(e)差值的最大值一定是在工作区3的闭区间之中。
[0090]
证明2：在工作区3的光照条件下，其他点的光照响应曲线(如f1,f1)位于本模型中提出的非静脉点光照响应曲线f(最大灰度像素)和静脉点光照响应曲线f(最小灰度像素)之间时,其差值(f1-f1)小于等于f(e)-f(e)。证明如下：
[0091]
其中，静脉点的光照响应曲线为f(e)＝2/π*arctan(a*π*(b*e+1/2)c)，非静脉点的光照响应曲线为f(e)＝2/π*arctan(a*π*(b*(e+t)+1/2)c)。
[0092]
现已知，辅助静脉点曲线和辅助非静脉点曲线始终位于f(e)和f(e)之间。假设在f(e)和f(e)之间有任意条辅助静脉点光照曲线和任意条条辅助非静脉点光照曲线。
[0093]
设其中一条辅助静脉点光照响应曲线为：
[0094]
f1(e)＝f(e+d)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*(e+d)+1/2)3)；
[0095]
其中一条辅助非静脉点光照响应曲线为：
[0096]
f(e)＝f(e+w)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*(e+w)+1/2)3)。
[0097]
从图9显然得，当e位于工作区3中，即e1《e《e 2时，f’(e)》f1’(e)》f1’(e)》f’(e)》0，即图9所绘制曲线在e1《e《e2时时均呈单调递增状态。在工作区3中取一个e值，令e＝e a
，则有f(ea)》f1(ea)》f1(ea)》f(ea)》0，f(ea)-f(ea)》f1(ea)-f1(ea)，即可得本发明所模型而得的手指静脉局部对比度(非静脉点曲线f(e)和静脉点曲线f(e)的差值)为任意两条非静脉点曲线与静脉点曲线的差值最大值。
[0098]
证明3：
[0099]
同一光照强度e下，e位于工作区3中，e∈[0.1,0.6]时，与其它任意两条非静脉点和静脉点光照响应曲线相比，本专利提出的模型所得非静脉点光照响应曲线f(e)与静脉点光照响应曲线f(e)的差值大于其它任意两条非静脉点和静脉点光照响应曲线上某个像素点对应的灰度差值。证明如下：
[0100]
本发明设计的模型中，即作为一个特解。其静脉点的光照响应曲线为：
[0101]
f(e)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*e+1/2)3)；
[0102]
非静脉点的光照响应曲线为f(e)＝f(e+2)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*(e+2)+1/2)3)；
[0103]
如图10所示，可以看出f(e)和f(e)曲线呈严格的单调递增趋势。欲证明：在同一光照强度e下，e∈[0.1,0.6]时，与其它多条静脉和非静脉点光照响应曲线相比，本发明中f(e)与f(e)的差值大于其它任意两条静脉区域和非静脉区域光照响应曲线上某个像素点对应的灰度差值。证明如下：
[0104]
现已知，辅助静脉点曲线和辅助非静脉点曲线始终位于f(e)和f(e)之间。假设在f(e)和f(e)之间有n条辅助静脉点光照曲线和n条辅助非静脉点光照曲线。
[0105]
设其中一条静脉点光照响应曲线为：
[0106]
f1(e)＝f(e+1/2)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*(e+1/2)+1/2)3)；
[0107]
其中一条非静脉点光照响应曲线为：
[0108]
f1(e)＝f(e+1)＝2/π*arctan(0.001*π*(40*(e+1)+1/2)3)；
[0109]
当e∈[0,1]时，f(e)、f(e)、f1(e)和f1(e)光照响应曲线均成单调递增状态；
[0110]
当e∈[0,0.1]时，f(e)、f(e)、f1(e)和f1(e)光照响应曲线处于欠曝光区间；
[0111]
当e∈[0.6,1]时，f(e)、f(e)、f1(e)和f1(e)光照响应曲线处于过曝光区间。故e∈[0.1,0.6]时，f(e)》f1(e)》f1(e)》f(e)》0；
[0112]
又当e＝0.1时,命e＝ea，f(ea)＝g
au
,f1(ea)＝g
au1
,f1(ea)＝g
av1
,f(ea)＝g
av
,故当e＝0.1时，g
au-g
av
》g
au1-g
av1
。
[0113]
那么同理可证，e∈[0.1,0.6]时，g
au-g
av
》g
aui-g
avi
，i∈[1,n]。
[0114]
即本发明所模型而得的手指静脉局部对比度(非静脉点曲线f(e)和静脉点曲线f(e)的差值)为任意两条非静脉点曲线与静脉点曲线的差值最大值。
[0115]
最后需要说明的是，上述描述仅仅为本发明的优选实施例，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不违背本发明宗旨及权利要求的前提下，可以做出多种类似的表示，这样的变换均落入本发明的保护范围之内。