[发明专利]一种基于最小二乘拟合的腭皱图像感兴趣区边界标定方法

说明书

一种基于最小二乘拟合的腭皱图像感兴趣区边界标定方法，属于腭皱识别领域，本发明提出一种基于最小二乘法的腭皱边界标定方法，首先，按照牙齿分布选取特征点；其次，对所选特征点进行边界拟合，标出腭皱区域的边界；最后，构造掩膜，将位于边界外侧的部分剔除，滤除干扰，经过三个样本进行仿真实验及分析，本发明的方法能对腭皱区域实现边界定位，且避免反复迭代运算，节省时间，精确的边界标定方法能够有效提高腭皱数字图像识别的准确率，进而推进法医同一认定的实践化进程。

技术领域

本发明属于腭皱识别领域，特别是涉及一种基于最小二乘拟合的腭皱图像感兴趣区边界标定方法。

背景技术

随着现代法医学及人工智能技术的快速发展，迫切需要一种快速有效的生物识别方法来进行身份鉴定。正如同指纹、虹膜、人脸、掌纹、DNA一样，腭皱作为一种新型的生物特征，具有普遍性、稳定性和唯一性特征并满足同一认定的要求，可作为法医学同一认定的特征指标。

腭皱也叫腭横襞，位于上颌中切牙乳突的后部，腭黏膜的前部，由腭中缝两侧3-7条不规则的、呈辐射状的条形软组织凸起组成。腭皱形态是由DNA遗传基因控制发育形成，具有个体特异性及稳定性两大特点。在人体发育的过程中，腭皱只会出现长度、宽度的变化，其形态、排列、位置始终保持不变。腭皱在口腔内被颊、唇、舌、齿所包裹，特殊结构使其具有极强的耐受性，免于火焰和强力冲击的创伤，甚至外伤、疾病或化学腐蚀都不会该变其形态和位置。相关研究表明，腭皱在人体丧失生命体征七天甚至更长时间内，仍能保持其自身特性不变。这为实现法医学同一认定创造了有利条件。

国内外对腭皱进行的研究，大都是从腭皱的形态和结构出发，集中在腭皱形态描述和条纹编码方面。本课题组2014年-2017年根据腭皱的形态图像特征，进行了口腔腭皱在法医学同一认定的指标体系构建以及腭皱法医学同一认定数字化系统的建立。在实际获取的腭皱图像中，会引入许多干扰信息，包括牙齿、嘴唇等影像，增加了图像处理过程的耗时量和识别的难度，因此需对腭皱区域进行边界定位，以便滤除干扰信息。目前，对腭皱图像中腭皱区域的定位方面并未提出有效算法。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，解决了腭皱识别中引入的干扰信息，包括牙齿、嘴唇等影像，增加了图像处理过程的耗时量和识别的难度的问题，旨在提供一种基于最小二乘拟合的腭皱图像感兴趣区边界标定方法。本发明利用最小二乘法对腭皱图像感兴趣区进行边界标定，通过研究特征点选取、边界拟合、以及掩膜滤波，探索实现法医同一认定中的腭皱图像感兴趣区边界标定的方法，有效提高腭皱数字图像识别的准确率，推进法医同一认定的实践化进程。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于最小二乘拟合的腭皱图像感兴趣区边界标定方法，按照以下步骤进行：

步骤1)图像的获取：从图像库中载入腭皱图像；

步骤2)特征点的选取：根据腭皱图像中显示出来的牙齿区域，选取每颗牙齿边缘的几何中心点和牙齿尖点处作为用于拟合的边界特征点。选取的边界点个数N与图像中出现的牙齿个数相同；

步骤3)特征点的拟合：根据腭皱区域边界几何特征，自动读取人为选定的特征点坐标，采用最小二乘法拟合多项式，进而得出腭皱图像的拟合边界；

步骤4)掩膜滤波：通过对标定好边界的腭皱图像进行像素的赋值处理，遍历图像中所有像素点，将位于该拟合曲线外侧的坐标点，即曲线上侧的像素点灰度值设为0，即以腭皱区域边界作为掩膜滤除牙齿等干扰信息。

步骤5)输出图像：将干扰信息消除后腭皱图像输出。

进一步地，步骤2)中选定点的坐标分别为(x_i,y_i)(i＝0,1,2,…,n)，则表示样本总量为n+1个，n的取值由具体图像决定，曲线拟合具体可以分为以下几个步骤：

步骤一：根据已知数据画出的散点图，确定拟合多项式的最高项数m，拟合多项式可表示为：