[发明专利]一种静脉图像ROI提取方法及装置有效
| 申请号: | 202210807554.7 | 申请日: | 2022-07-11 |
| 公开(公告)号: | CN114882539B | 公开(公告)日: | 2022-09-30 |
| 发明(设计)人: | 杨爽;李学双;赵国栋 | 申请(专利权)人: | 山东圣点世纪科技有限公司 |
| 主分类号: | G06V40/12 | 分类号: | G06V40/12;G06V10/24;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 266100 山东省青岛市崂山区松岭路*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 静脉 图像 roi 提取 方法 装置 | ||
1.一种静脉图像ROI提取方法,其特征在于,包括:采集用户手指的指静脉图像;采用边缘检测算法获取所述指静脉图像的第一置信上手指轮廓边缘和第一置信下手指轮廓边缘;对所述指静脉图像三分之一列和三分之二列的中间区域进行直线检测,获得两条最长的直线分别作为第一校准直线和第二校准直线;分别基于所述第一校准直线和第二校准直线对所述第一置信上手指轮廓边缘和第一置信下手指轮廓边缘进行校正得到第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘,包括:(1)获取所述第一置信上手指轮廓边缘上的第一伪边缘点,包括:遍历所述第一置信上手指轮廓边缘上的像素点,依次计算相邻两个像素点所在行的差值,若所述差值大于第一阈值,则分别计算所述两个像素点到所述第一校准直线的距离,到所述第一校准直线距离较大的像素点为第一伪边缘点;获取所述第一置信下手指轮廓边缘上的第二伪边缘点,包括:遍历所述第一置信下手指轮廓边缘上的像素点,依次计算相邻两个像素点所在行的差值,若所述差值大于第一阈值,则分别计算所述两个像素点到所述第二校准直线的距离,到所述第二校准直线距离较大的像素点为第二伪边缘点;(2)基于所述第一校准直线对所述第一伪边缘点进行校正,包括:将所述第一伪边缘点的列坐标带入所述第一校准直线计算得到矫正后的行坐标;基于所述第二校准直线对所述第二伪边缘点进行校正,包括:将所述第二伪边缘点的列坐标带入所述第二校准直线计算得到矫正后的行坐标;分别获取所述第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘的内切线,并基于所述内切线对所述指静脉图像进行ROI提取。
2.根据权利要求1所述的静脉图像ROI提取方法,其特征在于:所述采用边缘检测算法获取所述指静脉图像的第一置信上手指轮廓边缘和第一置信下手指轮廓边缘,包括:采用边缘检测算子对所述指静脉图像进行卷积,获得所述指静脉图像的梯度图;将所述梯度图以其几何中心分为上梯度图和下梯度图;从下至上遍历所述上梯度图的像素点,每列第一个梯度值大于等于第二阈值的像素点为所在列的第一置信上手指轮廓边缘点,若一列每一像素点的梯度值均小于第二阈值,则以所在列梯度值最大的像素点作为第一置信上手指轮廓边缘点;从上至下遍历所述下梯度图的像素点,每列第一个梯度值大于等于第二阈值的像素点为所在列的第一置信下手指轮廓边缘点,若一列每一像素点的梯度值均小于第二阈值,则以所在列梯度值最大的像素点作为第一置信下手指轮廓边缘点。
3.根据权利要求1所述的静脉图像ROI提取方法,其特征在于:在所述分别获取所述第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘的内切线之前,还包括:根据所述第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘拟合手指中线,基于所述手指中线与水平轴的夹角对所述指静脉图像进行旋转矫正,所述拟合手指中线包括分别获取所述第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘每列的中点,然后将所述中点拟合为手指中线。
4.根据权利要求1所述的静脉图像ROI提取方法,其特征在于:所述基于所述内切线对所述指静脉图像进行ROI提取,包括:以所述内切线的距离为高构建提取窗口;将所述提取窗口沿水平轴在所述指静脉图像上滑动,并计算所述提取窗口内指静脉图像的质量分数;提取质量分数最高的窗口所对应的区域为指静脉图像的ROI。
5.根据权利要求4所述的静脉图像ROI提取方法,其特征在于:所述质量分数为所述提取窗口内指静脉图像清晰度和指静脉图像灰度的加权值,所述指静脉图像灰度为所述提取窗口内指静脉图像左右边缘块的灰度。
6.一种静脉图像ROI提取装置,其特征在于,包括:采集模块,用于采集用户手指的指静脉图像;边缘检测模块,用于获取所述指静脉图像的第一置信上手指轮廓边缘和第一置信下手指轮廓边缘;校准直线获取模块,用于对所述指静脉图像三分之一列和三分之二列的中间区域进行直线检测,获得两条最长的直线分别作为第一校准直线和第二校准直线;校准模块,用于分别基于所述第一校准直线和第二校准直线对所述第一置信上手指轮廓边缘和第一置信下手指轮廓边缘进行校正得到第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘,包括:(1)获取所述第一置信上手指轮廓边缘上的第一伪边缘点,包括:遍历所述第一置信上手指轮廓边缘上的像素点,依次计算相邻两个像素点所在行的差值,若所述差值大于第一阈值,则分别计算所述两个像素点到所述第一校准直线的距离,到所述第一校准直线距离较大的像素点为第一伪边缘点;获取所述第一置信下手指轮廓边缘上的第二伪边缘点,包括:遍历所述第一置信下手指轮廓边缘上的像素点,依次计算相邻两个像素点所在行的差值,若所述差值大于第一阈值,则分别计算所述两个像素点到所述第二校准直线的距离,到所述第二校准直线距离较大的像素点为第二伪边缘点;(2)基于所述第一校准直线对所述第一伪边缘点进行校正,包括:将所述第一伪边缘点的列坐标带入所述第一校准直线计算得到矫正后的行坐标;基于所述第二校准直线对所述第二伪边缘点进行校正,包括:将所述第二伪边缘点的列坐标带入所述第二校准直线计算得到矫正后的行坐标;ROI提取模块,用于分别获取所述第二置信上手指轮廓边缘和第二置信下手指轮廓边缘的内切线,并基于所述内切线对所述指静脉图像进行ROI提取。
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