[发明专利]一种基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价方法

说明书

本发明涉及一种基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价方法，包括：步骤S01：对掌纹图像质量做初步评价，对于达不到初步评价要求的掌纹图像认定为掌纹图像质量综合评价不合格；步骤S02：将掌纹图像切块、编号，形成掌纹图像块评价序列；步骤S03：分别计算各个掌纹图像块的各项评价指标；步骤S04：采用秩和比方法对全部掌纹图像块进行质量综合评价；步骤S041：对掌纹图像块的各项评价指标进行排秩；步骤S042：定义全部掌纹图像块的秩和比矩阵；步骤S043：依次计算各掌纹块的秩和比；步骤S05：预设若干秩和比阈值，统计大于不同阈值的掌纹图像块个数，确定各掌纹图像的质量级别。本发明通过掌纹图像质量初步评价及基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价两级评价模式可以快速、准确的完成对掌纹图像质量的综合评价。

技术领域

本发明提供一种基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价方法，属于生物特征识别领域，具体地，涉及掌纹识别方法。

背景技术

掌纹自动识别技术相对于其他生物特征识别技术具有极好的准确性及较高的经济实用性，当前的应用前景非常明朗。掌纹图像质量评价是影响掌纹识别准确性最直接、最重要的因素之一。高质量的掌纹图像可以确保掌纹识别系统提取到更多掌纹特征数据，可以让掌纹比对算法更高效的区分掌纹数据库中的全部掌纹数据。虽然掌纹图像与指纹图像在纹理及形态上类似，而且常见的质量评价方法也与指纹图像质量评价方法接近，但是传统的指纹图像质量评价方法无法直接照搬到掌纹图像质量评价问题中，原因在于：(1)掌纹图像面积比指纹图像面积大了很多倍，如果仍采用指纹图像质量评价方式进行掌纹评价，需要较长时间才能完成；(2)由于手掌生理结构不同于手指，手掌的按压力度更为不均匀且着力点更为分散，这导致掌纹图像各区域之间的差异性大，不适宜采用全图全局质量统一评价的方式评价图像质量；(3)当有多个评价指标用于掌纹图像质量评价时，缺少将这些指标凝练并给出为一个综合、科学评价结果的策略。

当前的掌纹图像质量综合评价方法中尚未有在上述三个方面都有效的解决方案及成功应用。

发明内容

本发明技术解决问题：针对掌纹图像质量评价问题，克服现有技术人评价时间长；按压力度不均匀、着力点分散；无科学且有效的评价人不足，提供一种基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价方法，通过掌纹图像质量初步评价及基于秩和比方法的掌纹图像质量综合评价两级评价模式可以快速、准确的完成对掌纹图像质量的综合评价。

本发明整体流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤S01：对掌纹图像质量做初步评价，对于达不到初步评价要求的掌纹图像认定为掌纹图像质量综合评价不合格；

其中，所述的初步评价一般而言包括如下的质量评价：掌纹图像是否完整及掌心空白区域大小两个评价指标。上述评价指标的特点在于计算方法简单，计算快捷。

其中，所述的各项评价指标，具体解释如下：假定掌纹图像的高度为H像素，宽度为W像素，则(1)掌纹图像是否完整。可以按照掌纹区域占全图的比率进行评价：C_palm＝I_palm/(H×W)，其中I_palm为图像中掌纹区域内的像素个数；(2)掌心空白区域大小。考虑到方便设计阈值，该指标采用掌心空白区域内像素个数的倒数作为评价指标。其计算公式为B_palm＝1/I_blank，I_blank为掌心空白区域的像素个数。

其中，所述掌心空白区域，是指手掌中心没有被掌纹图像采集设备采集到掌纹纹线的区域。其形成的原因是由于掌心在生理结构上相比手掌外围轮廓略微向手背方向凹陷，造成掌心部分没有被掌纹采集设备采集上。图2中三角形ABC所标识的区域就是掌心空白区域。在掌纹图像质量综合评价中，该区域的面积越小越好。

其中，所述达不到初步评价要求是指针对各个初步评价指标中的任何一项没有超过预先设定的阈值，则认为该掌纹图像质量综合评价为不合格，不再进行后继的掌纹图像质量综合评价。