[发明专利]手背静脉图像的识别处理方法及装置

权利要求书

1.一种手背静脉图像的识别处理方法，其特征在于，包括：

对采集的手背静脉图像进行二值化处理，获得包括手背静脉纹路的二值图像；

沿所述二值图像的纵轴对多个旋转后的二值图像进行图像积分处理，获得多个积分向量；

对所述多个积分向量进行归一化处理，获得所述二值图像的二值积分图像；

对所述二值积分图像进行二维离散余弦变换处理获得低频图像，从所述低频图像中提取待识别特征；

所述沿所述二值图像的纵轴对多个旋转后的二值图像进行图像积分处理，获得多个积分向量，包括：

将所述二值图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第一旋转图像；其中，所述m为大于1的正整数；

沿所述二值图像的纵轴对所述第一旋转图像进行图像积分处理，获得第一积分向量；

将所述第一旋转图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第二旋转图像；

沿所述二值图像的纵轴对所述第二旋转图像进行图像积分处理，获得第二积分向量；

重复旋转图像和对图像进行图像积分处理的步骤，直至将第m-1旋转图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第m旋转图像以及第m积分向量；

或者，

将所述二值图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第一旋转图像；其中，所述m为大于1的正整数；

将所述第一旋转图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第二旋转图像；

重复旋转图像和对图像进行图像积分处理的步骤，直至将第m-1旋转图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第m旋转图像以及第m积分向量；

所述对所述多个积分向量进行归一化处理，获得所述二值图像的二值积分图像，包括：

对所述第一积分向量至所述第m积分向量进行向量堆积运算，获得二值积分图像，其中，所述二值积分图像为列矩阵，所述第一积分向量至所述第m积分向量分别为所述列矩阵中第一行至第m行的元素；

所述对所述二值积分图像进行二维离散余弦变换处理获得低频图像，从所述低频图像中提取待识别特征，包括：

对所述二值积分图像进行二维离散余弦变换，截取变换后的所述二值积分图像的低频部分，获得大小为N×N的低频矩阵；

对所述低频矩阵中的各个元素按照行列顺序排序，获得大小为1×N²的一维特征矩阵；

对手背静脉图像进行二值化处理之前，还包括：

利用质心自适应法确定所述手背静脉图像的感兴趣区域，对所述感兴趣区域进行灰度归一化处理和数据平滑处理，并获得待识别手背静脉图像；

相应的，对手背静脉图像进行二值化处理，包括：

对所述待识别手背静脉图像进行二值化处理；

所述利用质心自适应法确定所述手背静脉图像的感兴趣区域即确定手背静脉图像中手背静脉所在的范围，所述质心自适应法以图像的质心0(a₀，b₀)为中心，按照预设的长宽的大小或比例对图像进行提取，提取所获得的像素矩形区域将作为该手背感兴趣区域，其中的质心0(a₀，b₀)可采用以下公式获取：

其中，a₀和b₀分别表示质心0(a₀，b₀)的横坐标和纵坐标；t用于表示手背静脉图像中的第t个像素；z_t用于表示第t个像素的灰度值；a_t用于表示第t个像素的横坐标；b_t用于表示第t个像素的纵坐标；

采用对比度约束的局部直方图均衡方法对感兴趣区域灰度归一化处理，以改善低对比度图像的质量；采用边缘保留的高斯滤波方法对灰度归一化处理后的图像进行数据平滑处理；以完成对采集到的手背静脉图像的预处理，并获得待识别手背静脉图像；对待识别手背静脉图像进行二值化处理，获得包括手背静脉纹路的二值图像。

2.一种手背静脉图像的识别处理装置，其特征在于，包括：

二值化处理模块，用于对采集的手背静脉图像进行二值化处理，获得包括手背静脉纹路的二值图像；

积分处理模块，用于沿所述二值图像的纵轴对多个旋转后的二值图像进行图像积分处理，获得多个积分向量；

归一化处理模块，用于对所述多个积分向量进行归一化处理，获得所述二值图像的二值积分图像；

特征提取模块，用于对所述二值积分图像进行二维离散余弦变换处理获得低频图像，从所述低频图像中提取待识别特征；

所述积分处理模块具体用于将所述二值图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第一旋转图像；其中，所述m为大于1的正整数；沿所述二值图像的纵轴对所述第一旋转图像进行图像积分处理，获得第一积分向量；将所述第一旋转图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第二旋转图像；沿所述二值图像的纵轴对所述第二旋转图像进行图像积分处理，获得第二积分向量；重复旋转图像和对图像进行图像积分处理的步骤，直至将第m-1旋转图像沿顺时针方向旋转360/m度，获得第m旋转图像以及第m积分向量；

或者，所述积分处理模块具体用于将所述二值图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第一旋转图像；其中，所述m为大于1的正整数；沿所述二值图像的纵轴对所述第一旋转图像进行图像积分处理，获得第一积分向量；将所述第一旋转图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第二旋转图像；沿所述二值图像的纵轴对所述第二旋转图像进行图像积分处理，获得第二积分向量；重复旋转图像和对图像进行图像积分处理的步骤，直至将第m-1旋转图像沿逆时针方向旋转360/m度，获得第m旋转图像以及第m积分向量；

所述归一化处理模块具体用于对所述第一积分向量至所述第m积分向量进行向量堆积运算，获得二值积分图像，其中，所述二值积分图像为列矩阵，所述第一积分向量至所述第m积分向量分别为所述列矩阵中第一行至第m行的元素；

所述特征提取模块具体用于对所述二值积分图像进行二维离散余弦变换，截取变换后的所述二值积分图像的低频部分，获得大小为N×N的低频矩阵；对所述低频矩阵中的各个元素按照行列顺序排序，获得大小为1×N²的一维特征矩阵；

所述手背静脉图像的识别处理装置还包括：预处理模块；

所述预处理模块用于在对所述二值化处理模块对手背静脉图像进行二值化处理之前，利用质心自适应法确定所述手背静脉图像的感兴趣区域，对所述感兴趣区域进行灰度归一化处理和数据平滑处理，并获得待识别手背静脉图像；

相应的，所述二值化处理模块用于对所述待识别手背静脉图像进行二值化处理；

所述利用质心自适应法确定所述手背静脉图像的感兴趣区域即确定手背静脉图像中手背静脉所在的范围，所述质心自适应法以图像的质心0(a₀，b₀)为中心，按照预设的长宽的大小或比例对图像进行提取，提取所获得的像素矩形区域将作为该手背感兴趣区域，其中的质心0(a₀，b₀)可采用以下公式获取：

其中，a₀和b₀分别表示质心0(a₀，b₀)的横坐标和纵坐标；t用于表示手背静脉图像中的第t个像素；z_t用于表示第t个像素的灰度值；a_t用于表示第t个像素的横坐标；b_t用于表示第t个像素的纵坐标；

采用对比度约束的局部直方图均衡方法对感兴趣区域灰度归一化处理，以改善低对比度图像的质量；采用边缘保留的高斯滤波方法对灰度归一化处理后的图像进行数据平滑处理；以完成对采集到的手背静脉图像的预处理，并获得待识别手背静脉图像；对待识别手背静脉图像进行二值化处理，获得包括手背静脉纹路的二值图像。