專(zhuān)利名稱(chēng)：非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像采集和處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法和裝置。
背景技術(shù)：
基于人體生物特征的身份識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)稱(chēng)生物識(shí)別技術(shù)，是近年來(lái)興起的一門(mén)結(jié)合生物信息技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉學(xué)科。所謂生物識(shí)別技術(shù)是指利用人體自身所固有的物理特征，例如指紋、掌紋、虹膜、人臉等，和行為特征，例如聲音、手寫(xiě)簽名、步態(tài)等，作為人的個(gè)性化表征來(lái)識(shí)別人身份的一種技術(shù)。由于人體生物特征與傳統(tǒng)的鑰匙、密碼和ID卡等身份表征相比，具有不易遺忘、丟失和偽造等優(yōu)點(diǎn)，因此，生物識(shí)別技術(shù)以及其衍生的產(chǎn)品得到了迅速的發(fā)展，并擁有廣闊的市場(chǎng)前景。在眾多人體生物特征中，各種人體特征有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)人臉識(shí)別是與人日常行為最為相似的一種身份識(shí)別方式，但是受環(huán)境、光照以及表情等的影響，識(shí)別精度較低； 指紋識(shí)別是最早開(kāi)始研究的生物識(shí)別技術(shù)之一，也是比較成熟的技術(shù)之一，但是識(shí)別精度較低而且易被偽造，一直阻礙著指紋識(shí)別的進(jìn)一步發(fā)展；虹膜識(shí)別技術(shù)精度較高，但是用戶(hù)使用起來(lái)不夠舒適，而且設(shè)備也比較昂貴；簽名和步態(tài)等行為特征因特征自身的穩(wěn)定性問(wèn)題，應(yīng)用領(lǐng)域也有很大的局限性；手掌特征識(shí)別是利用手掌上面的復(fù)雜紋線、手掌形狀及皮下靜脈等特征進(jìn)行識(shí)別的一種新興的生物特征識(shí)別技術(shù)，基于手掌的識(shí)別技術(shù)也逐漸成為人們研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)，在用戶(hù)使用舒適性上，手掌特征僅次于人臉，手臂的靈活性使各種手掌特征的采集更加方便，用戶(hù)接受度更高。在識(shí)別精度上，手掌的特征較人臉和指紋更加豐富，因此能達(dá)到更高的識(shí)別精度。人臉識(shí)別和掌紋掌脈識(shí)別通常采用的是圖像分析的方式，光線的強(qiáng)弱和用戶(hù)的姿勢(shì)都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的識(shí)別性能產(chǎn)生影響，因此，在現(xiàn)有生物特征識(shí)別方案，特別是掌紋識(shí)別方案中，為避免因?yàn)楸尘暗膹?fù)雜性對(duì)掌紋有效區(qū)域的準(zhǔn)確定位和圖像切割帶來(lái)的困難和干擾， 通常要采用限位裝置(如采用在設(shè)備上加裝限位點(diǎn)的方法來(lái)限制手掌的擺放位置等)和遮光裝置，以提高手掌的定位精度。因此現(xiàn)有的掌紋識(shí)別系統(tǒng)的體積都比較大，而且手掌必須接觸到采集器才能完成采集和識(shí)別過(guò)程，生物特征識(shí)別的用戶(hù)體驗(yàn)和可接受程度較低，特別在公共場(chǎng)合下無(wú)法解決衛(wèi)生問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法，可解決現(xiàn)有生物特征采集識(shí)別裝置的體積比較大，而且必須接觸到采集器才能完成采集和識(shí)別的問(wèn)題。本發(fā)明還提供了一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位裝置，以保證上述方法在實(shí)際中的應(yīng)用。為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明公開(kāi)了一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法，所述非接觸式采集圖像包括近紅外圖像，所述生物特征區(qū)域定位方法包括對(duì)所述近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像；對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；根據(jù)所述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)；根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)確定所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域。優(yōu)選的，所述非接觸式采集圖像還包括與所述近紅外圖像同時(shí)采集的可見(jiàn)光圖像，所述生物特征區(qū)域定位方法還包括根據(jù)所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域，以及預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的線性映射關(guān)系，確定所述可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。優(yōu)選的，所述對(duì)二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息的方法具體為以所述二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充，獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；對(duì)所述填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息。優(yōu)選的，所述生物特征區(qū)域?yàn)榫匦?，所述關(guān)鍵點(diǎn)為該矩形的4個(gè)頂點(diǎn)；所述根據(jù)所述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)的方法具體為對(duì)所述邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；利用所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定所述矩形生物特征區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)。優(yōu)選的，所述近紅外圖像為掌脈圖像，所述生物特征為掌脈特征。優(yōu)選的，所述近紅外圖像為掌脈圖像，所述可見(jiàn)光圖像為掌紋圖像，所述生物特征為掌紋特征和掌脈特征。依據(jù)本發(fā)明的另一優(yōu)選實(shí)施例，還公開(kāi)了一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位裝置，所述非接觸式采集圖像包括近紅外圖像，所述生物特征區(qū)域定位裝置包括二值化處理單元，用于對(duì)所述近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像；去噪處理單元，用于對(duì)所述二值化處理單元獲得的二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；關(guān)鍵點(diǎn)確定單元，用于根據(jù)所述去噪處理單元獲得的邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)；近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)確定單元獲得的關(guān)鍵點(diǎn)，確定所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域。優(yōu)選的，所述非接觸式采集圖像還包括與所述近紅外圖像同時(shí)采集的可見(jiàn)光圖像，所述生物特征區(qū)域定位裝置還包括可見(jiàn)光圖像生物特征區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元獲得的近紅外圖像生物特征區(qū)域，以及，預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的線性映射關(guān)系，確定所述可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。優(yōu)選的，所述去噪處理單元具體包括圖像填充子單元，用于以所述二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充，獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；邊緣像素去除子單元，用于對(duì)所述圖像填充子單元獲得的填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息。優(yōu)選的，所述生物特征區(qū)域?yàn)榫匦?，所述關(guān)鍵點(diǎn)為該矩形的4個(gè)頂點(diǎn)；所述關(guān)鍵點(diǎn)確定單元具體包括極坐標(biāo)確定子單元，用于對(duì)所述去噪處理單元獲得的邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；頂點(diǎn)確定子單元，利用所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定所述矩形生物特征區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例采用非接觸式采集的近紅外圖像作為生物特征區(qū)域分割對(duì)象，其主體是較為明亮的生物特征圖像(如掌脈圖像)，而背景則因近紅外反射光較弱而在圖像中顯示為黑暗區(qū)域，因此，采用相對(duì)較為簡(jiǎn)單的閾值分割算法，即可實(shí)現(xiàn)圖像的快速分割和二值化；特別是在本發(fā)明進(jìn)一步的優(yōu)選實(shí)施例中，根據(jù)同時(shí)采集的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的線性關(guān)系，確認(rèn)可見(jiàn)光圖像中的生物特征區(qū)域，可以在保證生物特征區(qū)域定位分割的速度和精度的基礎(chǔ)上，解決現(xiàn)有技術(shù)為排除外界光源帶來(lái)的干擾，只能在封閉環(huán)境下采用接觸式生物特征采集方式，從而帶來(lái)系統(tǒng)設(shè)備體積較大，而且必須接觸到采集器才能完成采集和識(shí)別過(guò)程的問(wèn)題。相對(duì)于現(xiàn)有接觸式生物特征識(shí)別方法，本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例提供的非接觸式生物特征識(shí)別方法可以為用戶(hù)帶來(lái)更好的用戶(hù)體驗(yàn)和衛(wèi)生保證，從而大大地提高生物特征識(shí)別技術(shù)的用戶(hù)接受度；其次，可解決個(gè)別用戶(hù)因心理因素而排斥手指或手掌等與設(shè)備大面積接觸，僅使用指尖進(jìn)行注冊(cè)與識(shí)別，從而人為地導(dǎo)致系統(tǒng)整體安全性降低的問(wèn)題；另外，非接觸式生物特征識(shí)別方法還可避免用戶(hù)在使用過(guò)程中留下印痕，可以有效地防止用戶(hù)泄露個(gè)人生物特征信息，避免職業(yè)罪犯通過(guò)復(fù)制個(gè)人生物特征進(jìn)行犯罪活動(dòng)，從而進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的安全性能。


圖1是本發(fā)明非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法一實(shí)施例流程圖；圖2是本發(fā)明非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位裝置一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。在下述優(yōu)選實(shí)施例中，為敘述方便，近紅外圖像以掌脈圖像、可見(jiàn)光圖像以掌紋圖像為例進(jìn)行說(shuō)明，相應(yīng)的，生物特征以掌脈特征和掌紋特征為例進(jìn)行說(shuō)明，但不應(yīng)看作是對(duì)本發(fā)明的限制。參照?qǐng)D1，示出了本發(fā)明非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法一實(shí)施例的流程，在本優(yōu)選實(shí)施例中，非接觸式采集圖像包括同時(shí)采集的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像，該生物特征區(qū)域定位方法具體包括以下步驟步驟SlOl 對(duì)近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像；上述近紅外圖像的二值化處理過(guò)程中，將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或 255，使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果，具體方式可以為將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像，所有灰度大于或等于閥值的像素點(diǎn)被判定為屬于特定物體，其灰度值為255 ；所有灰度小于閥值的像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。其優(yōu)點(diǎn)在于圖像的二值化有利于圖像的進(jìn)一步處理，使圖像變得簡(jiǎn)單，而且數(shù)據(jù)量減小，能凸顯出感興趣的目標(biāo)的輪廓。采用近紅外圖像作為生物特征區(qū)域分割對(duì)象，利用近紅外圖像主體是較為明亮的掌脈圖像，而背景則因近紅外反射光較弱而在圖像中顯示為黑暗區(qū)域，因此，采用相對(duì)較為
6簡(jiǎn)單的閾值分割算法，即可實(shí)現(xiàn)圖像的快速分割和二值化，可避免外界光源帶來(lái)的干擾，為非接觸式采集圖像提供了可能。步驟S102 對(duì)上述二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；首先，以上述二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充，獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；然后，對(duì)該填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息。步驟S103 根據(jù)上述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)；在本優(yōu)選實(shí)施例中，生物特征區(qū)域?yàn)?個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)形成的矩形，獲得該關(guān)鍵點(diǎn)的方法具體為對(duì)步驟S102確定的邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及上述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；然后，利用上述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定該矩形生物特征區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)。步驟S104 根據(jù)上述關(guān)鍵點(diǎn)，確定該近紅外圖像的生物特征區(qū)域。步驟S105 根據(jù)近紅外圖像的生物特征區(qū)域，以及預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像之間的線性映射關(guān)系，確定可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。在實(shí)際實(shí)施過(guò)程中，同時(shí)采集的可見(jiàn)光圖像和近紅外圖像的非接觸式圖像采集裝置可以用雙目成像鏡頭采集，也可以用單目成像鏡頭采集；當(dāng)使用雙目成像鏡頭采集時(shí)，近紅外圖像由近紅外圖像成像鏡頭采集，然后由近紅外傳感器接收；可見(jiàn)光圖像由可見(jiàn)光圖像成像鏡頭采集，然后由可見(jiàn)光傳感器接收；此時(shí)，因近紅外圖像成像鏡頭和可見(jiàn)光圖像成像鏡頭之間存在物理位置差而使得可見(jiàn)光圖像和近紅外圖像的生物特征區(qū)域之間呈線性映射關(guān)系。當(dāng)使用單目成像鏡頭采集時(shí)，近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像經(jīng)分離后(如可以采用分光棱鏡進(jìn)行分離)分別由紅外傳感器和可見(jiàn)光傳感器接收，此時(shí)，近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域完全相同。無(wú)論采用哪種方式，都可以使采集到的掌紋和掌脈特征保持較好的無(wú)關(guān)性，從而使得活體驗(yàn)證能力更強(qiáng)和識(shí)別精度更高；其次，本優(yōu)選實(shí)施例采用非接觸式采集方式，安全衛(wèi)生，使用方便，快速準(zhǔn)確；而且，采用該非接觸式的方式獲取人體特征，對(duì)人體健康沒(méi)有任何不良影響，適用于門(mén)禁、考勤、通關(guān)、PC機(jī)登錄、網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證等多種場(chǎng)所。對(duì)于前述的各方法實(shí)施例，為了描述簡(jiǎn)單，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)楦鶕?jù)本發(fā)明， 某些步驟可以采用其他順序或同時(shí)執(zhí)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，上述方法實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本發(fā)明所必須的，例如，當(dāng)系統(tǒng)僅需要對(duì)近紅外圖像中的生物特征進(jìn)行識(shí)別時(shí)，上述步驟S105可以省略，非接觸式采集圖像可以?xún)H包括近紅外圖像，而不必對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行采集。參照?qǐng)D2，示出了本發(fā)明非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位裝置一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體包括以下單元二值化處理單元10 用于對(duì)近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像；CN 102542242 A
去噪處理單元20 用于對(duì)二值化處理單元10獲得的二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；去噪處理單元20具體包括圖像填充子單元20-1和邊緣像素去除子單元20-2，其中，圖像填充子單元20-1用于以二值化處理單元10獲得的二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充，獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；邊緣像素去除子單元20-2用于對(duì)圖像填充子單元20-1獲得的填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息。關(guān)鍵點(diǎn)確定單元30 用于根據(jù)去噪處理單元20獲得的邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)；在本優(yōu)選實(shí)施例中，生物特征區(qū)域?yàn)榫匦?，關(guān)鍵點(diǎn)為該矩形的4個(gè)頂點(diǎn)，關(guān)鍵點(diǎn)確定單元30具體包括極坐標(biāo)確定子單元30-1和頂點(diǎn)確定子單元30-2，其中，極坐標(biāo)確定子單元30-1用于對(duì)去噪處理單元20獲得的邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；頂點(diǎn)確定子單元30-2利用極坐標(biāo)確定子單元30-1所確定的邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)所包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定該矩形生物特征區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)。近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元40 用于根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)確定單元30獲得的關(guān)鍵點(diǎn)，確定所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域。可見(jiàn)光圖像生物特征區(qū)域確定單元50 用于根據(jù)近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元40獲得的近紅外圖像生物特征區(qū)域，以及，預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像之間的線性映射關(guān)系，確定可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。需要說(shuō)明的是，上述裝置實(shí)施例屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及單元和子單元并不一定是本發(fā)明所必須的。本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于本發(fā)明的裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法和裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
1.一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于，所述非接觸式采集圖像包括近紅外圖像，所述生物特征區(qū)域定位方法包括對(duì)所述近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像； 對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息； 根據(jù)所述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)； 根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)確定所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域。
2.如權(quán)利要求1所述的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于，所述非接觸式采集圖像還包括與所述近紅外圖像同時(shí)采集的可見(jiàn)光圖像，所述生物特征區(qū)域定位方法還包括根據(jù)所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域，以及預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的線性映射關(guān)系，確定所述可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。
3.如權(quán)利要求1所述的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于，所述對(duì)二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息的方法具體為以所述二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充，獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；對(duì)所述填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)fn息。
4.如權(quán)利要求1所述的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于 所述生物特征區(qū)域?yàn)榫匦危鲫P(guān)鍵點(diǎn)為該矩形的4個(gè)頂點(diǎn)； 所述根據(jù)所述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)的方法具體為 對(duì)所述邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；利用所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定所述矩形生物特征區(qū)域的 4個(gè)頂點(diǎn)。
5.如權(quán)利要求1所述的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于，所述近紅外圖像為掌脈圖像，所述生物特征為掌脈特征。
6.如權(quán)利要求2所述的生物特征區(qū)域定位方法，其特征在于，所述近紅外圖像為掌脈圖像，所述可見(jiàn)光圖像為掌紋圖像，所述生物特征為掌紋特征和掌脈特征。
7.一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位裝置，其特征在于，所述非接觸式采集圖像包括近紅外圖像，所述生物特征區(qū)域定位裝置包括二值化處理單元用于對(duì)所述近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得分割去除圖像背景后的二值化圖像；去噪處理單元用于對(duì)所述二值化處理單元獲得的二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；關(guān)鍵點(diǎn)確定單元用于根據(jù)所述去噪處理單元獲得的邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)；近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元用于根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)確定單元獲得的關(guān)鍵點(diǎn)，確定所述近紅外圖像的生物特征區(qū)域。
8.如權(quán)利要求7所述的生物特征區(qū)域定位裝置，其特征在于，所述非接觸式采集圖像還包括與所述近紅外圖像同時(shí)采集的可見(jiàn)光圖像，所述生物特征區(qū)域定位裝置還包括可見(jiàn)光圖像生物特征區(qū)域確定單元，用于根據(jù)所述近紅外圖像生物特征區(qū)域確定單元獲得的近紅外圖像生物特征區(qū)域，以及，預(yù)設(shè)的近紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的線性映射關(guān)系，確定所述可見(jiàn)光圖像的生物特征區(qū)域。
9.如權(quán)利要求7所述的生物特征區(qū)域定位裝置，其特征在于，所述去噪處理單元具體包括圖像填充子單元用于以所述二值化圖像的中心為種子點(diǎn)，對(duì)該二值化圖像進(jìn)行填充， 獲得僅有中間像素得到填充的填充圖像；邊緣像素去除子單元用于對(duì)所述圖像填充子單元獲得的填充圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算，去除沒(méi)有填充的邊緣像素，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息。
10.如權(quán)利要求7所述的生物特征區(qū)域定位裝置，其特征在于，所述生物特征區(qū)域?yàn)榫匦危鲫P(guān)鍵點(diǎn)為該矩形的4個(gè)頂點(diǎn)；所述關(guān)鍵點(diǎn)確定單元具體包括極坐標(biāo)確定子單元用于對(duì)所述去噪處理單元獲得的邊緣點(diǎn)進(jìn)行中心投影，確定極坐標(biāo)原點(diǎn)以及所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)；頂點(diǎn)確定子單元利用所述邊緣點(diǎn)的極坐標(biāo)包括的角度參數(shù)和長(zhǎng)度參數(shù)，確定所述矩形生物特征區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種非接觸式采集圖像的生物特征區(qū)域定位方法和裝置，所述非接觸式采集圖像包括近紅外圖像，所述方法包括對(duì)該近紅外圖像進(jìn)行二值化處理，獲得去除圖像背景后的二值化圖像；對(duì)二值化圖像進(jìn)行去噪處理，獲得所述生物特征區(qū)域的邊緣點(diǎn)信息；根據(jù)所述邊緣點(diǎn)信息，獲得生物特征區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)，并依此確定近紅外圖像的生物特征區(qū)域。本發(fā)明非接觸式采集的近紅外圖像的主體是較為明亮的生物特征圖像，而背景因近紅外反射光較弱而在圖像中顯示為黑暗區(qū)域，采用簡(jiǎn)單的閾值分割算法，即可實(shí)現(xiàn)圖像的快速分割和二值化，可解決現(xiàn)有技術(shù)為排除外界光源干擾，只能在封閉環(huán)境下采用接觸式生物特征采集方式，導(dǎo)致系統(tǒng)設(shè)備體積較大的問(wèn)題。
文檔編號(hào)G06K9/54GK102542242SQ201010607029
公開(kāi)日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2010年12月27日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月27日
發(fā)明者曲寒冰, 李彬, 王加強(qiáng) 申請(qǐng)人:北京北科慧識(shí)科技股份有限公司