[发明专利]一种静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法

说明书

本发明涉及一种静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法，属于生物特征识别技术领域，其包括以下步骤：对静脉图像中的每一像素点进行交叉对称方向滤波处理，得到每一像素点的滤波数组；通过大邻域进行细分小邻域再判断该疑似噪声点；采用局部处理方法进一步判定疑似噪声的像素点是否为噪声点，得到噪声点二值图；将增强后的静脉图像作为待滤波输入图，将噪声点二值图作为引导图，采用快速引导滤波方法输出滤波后效果图。本发明涉及的静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法是一种快速的局部去噪方法，能够良好解决局部纹理噪声，避免伪噪声的形成，避免形成识别认假。

技术领域

本发明属于生物特征识别技术领域，尤其涉及一种静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法。

背景技术

图像增强技术是图像处理领域的关键技术之一，该技术可以改善和提升原图像质量，尤其在生物特征识别-静脉识别邻域，对近红外静脉图像进行增强能有效提高识别率，降低误识率。

传统的静脉图像的增强处理方法如授权公告号为CN112308044B公开的一种针对掌静脉图像的图像增强处理方法，该方法包括：将采集到的掌静脉图像处理为二值化黑白图像；根据二值化黑白图像确定出手掌中的第一指缝点和第二指缝点；对第一指缝点和第二指缝点做延展处理，得到第三指缝点和第四指缝点，根据第三指缝点和第四指缝点获得感兴趣区域位置信息；根据感兴趣区域位置信息从掌静脉图像中获得感兴趣区域图像；对感兴趣区域图像做增强处理，获得增强处理后的感兴趣区域图像。

然而，对静脉图像进行增强的同时，也会将周边细小的纹理同步增强，形成伪噪声，因此如何在增强静脉特征的同时弱化边缘纹理噪声，避免伪噪声的形成，是亟需要解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法，以解决现有图像增强时易产生伪噪声，增加识别认假的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

本发明涉及一种静脉图像增强过程中伪噪声的处理方法，其包括以下步骤：

步骤S1.对静脉图像中的每一像素点进行交叉对称方向滤波处理，得到每一像素点的滤波数组；

步骤S2.设定静脉图像灰度最小值的门限阈值；

步骤S3.求取静脉图像某个像素点的5*5邻域灰度平均值和3*3邻域灰度最小值；

步骤S4.统计该像素点的滤波数组中数值大于3*3邻域灰度最小值的个数，比较3*3邻域灰度最小值与门限阈值的大小，进而判定该像素点是否为疑似噪声的像素点；

步骤S5.重复步骤S3~步骤S4获取所有疑似噪声的像素点，采用局部处理方法进一步判定疑似噪声的像素点是否为噪声点，对判定为噪声点的灰度值赋值为1，其余像素点的灰度值赋值为0，得到噪声点二值图；

步骤S6.将增强后的静脉图像作为待滤波输入图，将噪声点二值图作为引导图，采用快速引导滤波方法输出滤波后效果图。

优选地，所述的步骤S1中像素点（i，j）的滤波数组为z（k），k=0，1，2…7，各数组的表达式为：

其中，i，j分别为像素点的行坐标和列坐标，I为像素点的灰度值，k为滤波数组的索引，c、b、a分别表示滤波方向系数，c∈[-5，-1]，b∈[-3，0)，c∈(0，2]。