[发明专利]采集手掌静脉图像的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种采集手掌静脉图像的方法。

背景技术

手掌静脉图像识别是一种通过近红外光照射手指、手背、手掌，利用图 像传感器获取静脉分布图像进行匹配识别的生物识别技术，静脉图像识别具 有识别率高、可进行非接触式采集、活体识别无法伪造、生物特征不易被窃 取等优势，因而手掌静脉图像识别特别适用于安全等级系数较高的场所。

然而现有技术中对手掌静脉图像的采集手段较为单一，常需要限定手掌 的方向以及手势等，否则容易造成手掌静脉图像无法采集或图像质量较差。

发明内容

本发明的首要目的是提供一种可以采集方式简单，并能采集到较高质量 的采集手掌静脉图像的方法，并运用该方法实现身份识别，为实现上述目的 本发明的具体方案如下：

一种采集手掌静脉图像的方法，包括以下步骤：

1)、采集手掌原始图像，获得其图像边界；

2)、获取食指与中指指缝的最低点坐标为第一坐标点(A)，获取无名指 与小指指缝的最低点坐标为第三坐标点(C)；

3)、以第一坐标点(A)、第三坐标点(C)构成第一线段(AC)，并将第 一线段(AC)两端延长一定长度得到第二线段(L)，再将第二线段(L)向 掌心平移若干像素；

4)、以步骤3)中平移后的第二线段(L)为边，确定一个矩形的感兴趣 区域(ROI)；

5)、处理感兴趣区域(ROI)生成点阵特征图像，扫描该点阵特征图像中 的像素点，当某像素点灰度值大于或等于与周边像素点灰度值时，标识该像 素点为疑似静脉点，以此获得点阵特征图像中的全部疑似静脉点；

6)、去除点块噪声，最后缩放得到01二值矩阵特征图，即手掌静脉图像。

优选的，所述第一坐标点(A)、第三坐标点(C)的获取方法为：

2-1)、对步骤1)中的所有图像边界点，扫描其左上方及右上方是否存在 边界点，如果是则标识为疑似坐标点，进一步区分为第一坐标点(A)、第三 坐标点(C)。

优选的，2-2)、再扫描上述疑似坐标点，在直径为手指常规宽度范围内， 取y值最小的点为保留坐标点；

2-3)、保留坐标点迭代处理，最后剩下的三个点中两侧的点即分别为第一 坐标点(A)、第三坐标点(C)。

优选的，所述步骤2)中，同时获取中指与无名指指缝的最低点作为第二 坐标点(B)；

所述步骤3)中，第二线段(L)向掌心平移的距离为第二坐标点(B) 与第二线段(L)的y值差。

优选的，所述第二坐标点(B)的获取方法为：

2-4)、对步骤1)中的所有图像边界点，扫描其左上方及右上方是否存在 边界点，如果是则标识为疑似坐标点，进一步区分为第二坐标点(B)。

优选的，2-5)、再扫描上述疑似坐标点，在直径为手指常规宽度范围内， 取y值最小的点为保留坐标点；

2-6)、保留坐标点迭代处理，最后剩下的三个点中位于中间的点即第二坐 标点(B)。

优选的，所述图像边界的获取方法为：

1-1)、采集手掌原始图像进行标准高斯滤波，然后进行Otus二值化，最 后使用Roberts算子计算获得图像边界。

本发明提供的采集手掌静脉图像的方法采集方式简单，可以采集到较高 质量的采集手掌静脉图像。

具体实施方式

下面将结合具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例 以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

实施例

一种采集手掌静脉图像的方法，包括以下步骤：

1)、采集手掌原始图像，获得其图像边界：本实施例中，所述图像边界 的获取方法为：

1-1)、采集手掌原始图像进行标准高斯滤波，然后进行Otus二值化，最 后使用Roberts算子计算获得图像边界。

2)、获取食指与中指指缝的最低点坐标为第一坐标点(A)，获取无名指 与小指指缝的最低点坐标为第三坐标点(C)；

3)、以第一坐标点(A)、第三坐标点(C)构成第一线段(AC)，并将第 一线段(AC)两端各延长1/3长度得到第二线段(L)，再将第二线段(L)向 掌心平移5～16像素；