[发明专利]基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法

权利要求书

1.一种基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法，其特征是首先针对掌脉图像，采用Gaussian_iRadon(G-iR)变换提取掌脉图像的方向特征矩阵，得到图像主方向，以此图像主方向构建分类索引，所述的采用Gaussian_iRadon(G-iR)变换提取掌脉图像的方向特征矩阵是在判定中心像素点的主方向D_o(x₀,y₀)时，利用Gaussian函数对中心点的加权规则，削弱邻域内像素点对中心像素点的贡献度，进而减弱iRadon变换提取到的方向信息的分辨能力，其中：实函数f[x,y]在有限邻域local(x,y)内的G-iR变换定义为：

G _ Radon f ( k , σ ) = f [ x , y ] * GR L k ( x , y , σ ) - - - ( 6 ) ]]>

其中是Lk的Gaussian加权表示,定义如下:

GR L k ( x , y , σ ) = δ ( L k ) × G ( x , y , σ ) ; - - - ( 7 ) ]]>

等式(8)给出2-D高斯函数G(x,y,σ)的定义，(x,y)表示Gaussian滤波器中的离散点，(x₀,y₀)是滤波器的中心点；σ是高斯滤波器的标准方差；

G ( x , y , σ ) = 1 2 πσ 2 ( exp ( - ( x - x 0 ) 2 + ( y - y 0 ) 2 2 σ 2 ) ) - - - ( 8 ) ]]>

根据iRadon变换的竞争编码方式得到由D_o(x,y)组成的方向特征矩阵；

所述的图像主方向构建分类索引是基于G-iR变换得到的每个像素的主方向D_o(x,y)，根据公式(9)，统计其方向特征的分布PD_φ，并求得整个图像的主方向φ；其中m,n为OM矩阵大小；

PD φ = Σ y = 1 n Σ x = 1 m D o ( x , y ) , i f D o ( x , y ) = φ ; φ = 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]]>

φ = argmax φ PD φ - - - ( 9 ) ]]>

利用图像主方向φ，将数据库分成6类，即φ＝1；φ＝2；φ＝3；φ＝4；φ＝5；φ＝6；

在掌脉图像采集过程中采集高、中、低三个分辨率下的图像，分别用三个不同大小的G-iR滤波器提取图像方向特征，并用上述提取主方向的方法，得到高、中、低三个分辨率下图像的主方向[φ₁,φ₂,φ₃]，取3个主方向[φ₁,φ₂,φ₃]的众数(mode)作为最终的主方向Φ，定义公式(10)：

Φ＝mode(φ₁,φ₂,φ₃)；Φ＝1，2，3，4，5，6 (10)

根据主方向Φ，将大型数据库分成6个子库

L₁(Φ＝1),L₂(Φ＝2),L₃(Φ＝3),L₄(Φ＝4),L₅(Φ＝5),L₆(Φ＝6)，Φ＝1表示主方向为0度，且偏移角度不超过一定范围的图像。

2.根据权利要求1所述的基于方向特征的手掌静脉分类索引构建方法，其特征是采集高、中、低三个分辨率下的图像，其图像分辨率大小分别是高：128*128、中：64*64、低：32*32。