[发明专利]一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法

说明书

一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法，包括扫描手背静脉图像、手背静脉图像识别处理、手背静脉特征点提取以及手背静脉特征点匹配，通过对手背静脉图像进行识别处理，提取手背静脉图像特征点并进行匹配，从而提高了手背静脉图像的识别通过率，降低拒识率和误识率，达到卫生、安全的高度匹配，静脉血管识别技术的技术领域提供一种新的可能性。

技术领域

本发明涉及静脉血管识别技术领域，特别涉及一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法。

背景技术

随着经济发展的不断进步，们对于信息的安全性和保密性给予了越来越大的关注和重视，人们对身份认证的准确性和快速性则有了更高的要求。传统的身份认证已经不能够满足人们的需要，而静脉血管识别技术是一种新型的身份认证方法。因为静脉血管具有很强的普遍性和唯一性,是人的生理特征，任何人的静脉血管都是不同，同时静脉血管具有稳定性，静脉血管的分布不会随着年龄的增长而发生变化，而且静脉血管位于人体表皮之下, 属于非接触性的信息采集,因此更为卫生、安全。但传统的静脉血管在识别方法上，因为静脉宽度的变化而产生误差，导致识别率较低。

发明内容

针对现有技术存在的问题及技术要求，本发明的目的是提供了一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法，通过对手背静脉图像进行识别处理，提取手背静脉图像特征点并进行匹配最终得出一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种有效区域提取基础上特征点的手背静脉图像方法，包括以下步骤：

(S1)扫描手背静脉图像；

(S2)手背静脉图像识别处理；

(S3)手背静脉特征点提取；

(S4)手背静脉特征点匹配。

所述的步骤(S2)手背静脉图像识别处理中，手背静脉图像识别处理的步骤包括：

(S21)手背静脉图像归一化，将采集的手背静脉图像进行灰度划分，将手背静脉图像分布到0-255的部灰度级上，即：

I_out＝((I_in-I_min)*255)/(I_max-I_min) (1)

式中，I_in为原手背静脉图像的灰度值，I_out为手背静脉图像归一化的灰度值，I_min为原手背静脉图像灰度的最小值，I_max为原手背静脉图像灰度的最大值；

(S22)去除手背静脉图像的背景，即：

式中，F(i,j)为原手背静脉图像，I(i,j)为去除背景后的手背静脉图像，T(i,j)为阈值；

(S23)对去除背景后的手背静脉图像进行逐点扫描，计算手背部分的质心G(g_i,g_j)，即：

式中，hei为去除背景后的手背静脉图像I(i,j)的行数，wid去除背景后的手背静脉图像I(i,j)的列数，m(i,j)为去除背景后的手背静脉图像I(i,j)的像素均值；

(S24)计算以质心G(g_i,g_j)为中心点的有效区域，即：