[发明专利]基于梯度方向模板的在线掌纹有效区域快速分割方法

权利要求书

1.一种基于梯度方向模板的在线掌纹有效区域快速分割方法，包括如下步骤：

(1)输入大小为M×L的掌纹图像I(x,y)，其中(x,y)表示掌纹图像的像素点坐标，M表示掌纹图像的长度，L表示掌纹图像的宽度；

(2)对掌纹图像I(x,y)进行阈值分割，得到掌纹二值化图像I_B(x,y)，对掌纹二值化图像I_B(x,y)进行腐蚀操作，得到腐蚀后的掌纹图像I_E(x,y)，进而得到手掌轮廓图像Edg(x,y)：

Edg(x,y)＝I_B(x,y)-I_E(x,y)；

(3)利用手掌轮廓图像Edg(x,y)，计算方向图像D(x,y)和方向角图像θ(x,y)；

(4)计算掌纹图像I(x,y)的手掌方向θ_p：

(4a)对方向角图像θ(x,y)像素值的分布进行统计，求得θ(x,y)中分布最多的像素值θ_max；

(4b)利用θ(x,y)中分布最多的像素值θ_max，计算手掌方向θ_p：

θ_p＝θ_max-90°；

(5)对掌纹图像I(x,y)进行方向校正，得到掌纹校正图像I′(x,y)和梯度校正图像D′(x,y)：

(5a)对掌纹图像I(x,y)以-θ_p为旋转角度进行逆时针旋转，得到掌纹校正图像I′(x,y)；

(5b)将掌纹校正图像I′(x,y)作为输入图像，重复步骤(1)到步骤(3)，得到的方向图像记作梯度校正图像D′(x,y)；

(6)构造上模板Up(x,y)和下模板Down(x,y)：

(6a)选取255幅训练掌纹图像I_i(x,y)，i＝1,2,...,255，将该I_i(x,y)作为输入图像，重复步骤(1)到步骤(5)，在步骤(5)中得到I_i(x,y)的梯度校正图像D′_i(x,y)和I_i(x,y)的掌纹校正图像I′_i(x,y)；

(6b)手动标记并记录I′_i(x,y)中上谷点v_u的位置和下谷点v_d的位置，将上谷点v_u在I′_i(x,y)中的位置记为(ux_i,uy_i)，下谷点v_d在I′_i(x,y)中的位置记为(dx_i,dy_i)；

(6c)在梯度校正图像D′_i(x,y)中，以I′_i(x,y)中上谷点v_u的位置(ux_i,uy_i)为中心截取大小为W×W的上谷点方向子图Up_i(x,y)，以I′_i(x,y)中下谷点v_d的位置(dx_i,dy_i)为中心截取大小为W×W的下谷点方向子图Down_i(x,y)，W表示Up_i(x,y)和Down_i(x,y)的边长；

(6d)分别利用上谷点方向子图Up_i(x,y)和下谷点方向子图Down_i(x,y)，得到上模板Up(x,y)和下模板Down(x,y)：

Up(x,y)=Σi=1255Upi(x,y),]]>

Down(x,y)=Σi=1255Downi(x,y);]]>

(7)输入待测掌纹图像G(x,y)，利用上模板Up(x,y)和下模板Down(x,y)，计算G(x,y)中的上谷点v_u和下谷点v_d的位置：

(7a)把待测掌纹图像G(x,y)作为输入图像，重复执行步骤(1)到步骤(5)，得到待测掌纹方向校正图像G′(x,y)和待测掌纹梯度校正图像D′_g(x,y)；

(7b)用上模板Up(x,y)和下模板Down(x,y)分别与待测掌纹梯度校正图像D′_g(x,y)进行如下计算，得到上模板响应图像R_up(x,y)和下模板响应图像R_down(x,y)：

Rup(x,y)=1W2Σm=-W/2W/2Σn=-W/2W/2Dg′(x-m,y-n)·Up(m+W/2,n+W/2),]]>

Rdown(x,y)=1W2Σm=-W/2W/2Σn=-W/2W/2Dg′(x-m,y-n)·Down(m+W/2,n+W/2),]]>

其中，·表示两个向量的内积，m和n分别表示相对模板中心的横向偏移量和纵向偏移量；

(7c)找出上模板响应图像R_up(x,y)中的最大值，将该最大值所对应的点作为待测掌纹方向校正图像G′(x,y)中的上谷点v_u的位置；找出下模板响应图像R_down(x,y)中的最大值，将该最大值所对应的点作为待测掌纹方向校正图像G′(x,y)中的下谷点v_d的位置；

(8)以待测掌纹方向校正图像G′(x,y)中上谷点v_u的位置和下谷点v_d的位置为参照点，分割出掌纹有效区域图像R(x,y)。