[发明专利]基于复杂场景的移动终端掌纹感兴趣区域的提取方法

权利要求书

1.一种基于复杂场景的移动终端掌纹感兴趣区域的提取方法，其特征在于，包括：

将移动终端中的相机拍摄的手掌图片作为待识别图像，将所述待识别图像的RGB图像转换为YCbCr图像，对所述YCbCr图像进行通道分离，得到所述YCbCr图像中的Cr信道分量；

对所述Cr信道分量利用OTSU的阈值方法进行手掌分割，得到二值化图像；

利用Suzuki的边缘追踪方法对所述二值化图像进行手掌轮廓提取，得到手掌轮廓图；具体包括：

所述二值化图像包括黑白两种颜色，外部边界指的是某个物体的最外层边界，孔边界指的是白色物体内部嵌套的黑色区域，用F＝{f_i,j}来表示输入的二值图像，(i,j)为像素点的坐标；

对所述二值图像进行按行顺时针光栅扫描，如果像素点满足条件1，则认为该像素点是外部边界的起点；如果像素点满足条件2，则认为该像素点是孔边界的起点；如果都满足，则认为该像素点是外部边界的起点；

f_i,j-1＝0 f_i,j＝1 条件1

f_i,j≥1,f_i,j+1＝0. 条件2

对所述二值图像按行扫描直到最右下角的像素点为止，根据扫描得到的外部边界的起点构成物体的轮廓，根据扫描得到的孔边界的起点构成孔的轮廓，通过预先设定的手掌轮廓的周长阈值范围对所有物体的轮廓和孔的轮廓进行筛选，筛选出手掌轮廓，得到手掌轮廓图；

利用Sklansky的凸壳查找方法在所述手掌轮廓图中查找手指自然伸展后形成的凸壳，利用所述凸壳提取出所述待识别图像中的感兴趣区域；该步骤包括：

得到手掌轮廓后，当手掌轮廓呈伸展状态时，手掌轮廓的各顶点连接起来之后会形成简单无交叉的多边形，该多边形为要查找的手掌轮廓的凸壳，查找所述手掌轮廓的凸壳的算法如下：

查找y坐标最小的手掌轮廓的顶点记作j；

从顶点j开始顺时针查找与其相邻的顶点，每三个相邻的点记作k,k+1,k+2，根据下述(a)-(f)判断是否将顶点保留，直到再次回到顶点j，查找结束，将所有保留的顶点连接起来，构成手掌轮廓的凸壳；

(a)S＝(y_k+1-y_k)(x_k+2-x_k+1)+(x_k-x_k+1)(y_k+2-y_k+1)

(b)If S>0且k+2＝j，停止(c)If S>0且向前移动一个点，回到(a)

(d)删除点k+1

(e)如果k≠j则向后移动一个点；否则向前移动一个点

(f)回到(a)；

所述的利用所述凸壳提取出所述待识别图像中的感兴趣区域，包括：

手掌轮廓以及凸壳之间的部分为凸性缺陷，寻找凸性缺陷内距离凸壳最远的点，将该点作为两个手指之间的谷点；

以食指-中指之间的谷点和无名指-小指之间的谷点为参考点，计算两个参考点之间的距离L，并画两个参考点之间的线段，将此线段下移0.35L后，以L为边长画正方形，则正方形边界及内部即为所述待识别图像中的掌纹感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的基于复杂场景的移动终端掌纹感兴趣区域的提取方法，其特征在于，所述的将移动终端中的相机拍摄的手掌图片作为待识别图像，包括：

将移动终端中的相机拍摄的手掌图片作为待识别图像，移动终端提取内部存储的手部图像模板，将手部图像模板在待识别图像中进行匹配，如果匹配成功，则判断图像当中有手的存在，执行后续处理步骤；如果匹配失败，则判断图像当中没有手的存在，流程结束。

3.根据权利要求1所述的基于复杂场景的移动终端掌纹感兴趣区域的提取方法，其特征在于，所述的将所述待识别图像的RGB图像转换为YCbCr图像，对所述YCbCr图像进行通道分离，得到所述YCbCr图像中的Cr信道分量，包括：

通过线性转换公式计算出所述待识别图像的RGB图像的Y亮度值，Cb蓝色色度分量和Cr红色色度分量，将所述待识别图像的RGB图像转换为YCbCr图像，将所述YCbCr图像分解为Y信道分量、Cb信道分量和Cr信道分量，提取其中的Cr信道分量作为图像分割的输入。