專利名稱：掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理和模式識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法及裝置。
背景技術(shù)：
掌紋圖像感興趣區(qū)域(Region of Interest，簡稱ROI區(qū)域)的提取是掌紋識別的基礎(chǔ)，其是在獲得手掌二值圖的基礎(chǔ)上，確定穩(wěn)定的識別區(qū)域。在采集掌紋時，每個人手掌的位置和方向都各不相同，即便是同一個人，每次手掌的位置和方向也可能不同，所以采集到的掌紋圖像的位置和方向會產(chǎn)生差異，而這些差異將會對后續(xù)的識別產(chǎn)生較大的影響。因此在對掌紋圖像進行特征提取和匹配之前，有必要對掌紋圖像的ROI區(qū)域進行提取， 保留對特征提取有意義的、一致的掌紋區(qū)域，從而能減少不必要的噪聲干擾，降低后續(xù)識別的工作量，提高系統(tǒng)效率，這在掌紋識別技術(shù)中具有很重要的意義。目前掌紋圖像ROI區(qū)域的提取方法主要分為以下兩種一種為基于輪廓特征點的定位方法，所謂輪廓特征點還可稱為手掌關(guān)鍵點，主要指的是手指根的間隙點和指尖頂點，大多數(shù)情況利用的是食指與中指的縫隙點和無名指與小指的縫隙點。該方法利用手掌關(guān)鍵點的相對位置不隨手掌方向、大小、位置的改變而改變的特性，可以有效地確定一個相對固定的識別區(qū)域，即ROI區(qū)域。但是，基于輪廓特征點的定位方法需要手掌輪廓完整且手掌完全張開，這對手掌的形態(tài)要求比較高，使用戶在使用時感到不便。另一種為基于手掌內(nèi)最大內(nèi)切圓的方法，該方法通過在手掌區(qū)域放置互不重疊的最大內(nèi)切圓來定位手掌中心區(qū)域，可以對方向任意放置的掌紋圖像進行預(yù)處理，對噪聲以及斷指、并指等都有很好的魯棒性。但是由于搜索最大內(nèi)切圓是一項十分耗時的工作，使得該方法不適用于實時的系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提出一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法及裝置，在手掌形態(tài)不確定的情況下，快速而準(zhǔn)確的獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法，包括校正步驟，對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向；手掌形態(tài)確定步驟，對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像；關(guān)鍵點定位步驟，根據(jù)得到的手掌形態(tài)定位手掌二值圖像的關(guān)鍵點；獲取步驟，根據(jù)定位得到的手掌二值圖像的關(guān)鍵點，獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。
進一步的，根據(jù)手掌二值圖像的手掌寬度和不同轉(zhuǎn)換頻數(shù)對應(yīng)的行數(shù)對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像， 所述轉(zhuǎn)換頻數(shù)為手掌二值圖像每行黑白像素切換的次數(shù)。進一步的，所述手掌形態(tài)確定步驟包括判斷轉(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)是否大于HW/8 ；若轉(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)大于HW/8，則繼續(xù)判斷轉(zhuǎn)換頻數(shù)為6的行數(shù)與轉(zhuǎn)換頻數(shù)為4的行數(shù)之和是否小于HW/8，若是，則確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像；若否，則確定手掌二值圖像為并攏的手掌二值圖像；若轉(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)小于或等于HW/8，則確定手掌二值圖像為并攏的手掌二值圖像。進一步的，所述關(guān)鍵點定位步驟具體為對于完全張開的手掌二值圖像，采用基于輪廓特征點的方法進行關(guān)鍵點定位；對于并攏的手掌二值圖像，采用基于邊緣信息的方法進行關(guān)鍵點定位。進一步的，對于完全張開的手掌二值圖像，所述關(guān)鍵點定位步驟包括確定手掌二值圖像中手掌區(qū)域與非手掌區(qū)域交界的所有點為完全張開的手掌二值圖像的輪廓點；以輪廓點為圓心，在第一半徑的圓周上均勻取點，若滿足設(shè)定條件，則在第二半徑的圓周上繼續(xù)均勻取點，第二半徑大于第一半徑，依此類推，采用至少兩次這種取點的方法后，若從沿該輪廓點的法向所作的指向非手掌區(qū)域的直線沒有經(jīng)過任何手掌區(qū)域，則確定該輪廓點為關(guān)鍵點；在取點的過程中，若低于設(shè)定比例的點不在手掌區(qū)域，則舍棄該輪廓點，遍歷下一個輪廓點，重復(fù)本步驟。進一步的，對于并攏的手掌二值圖像，所述關(guān)鍵點定位步驟包括獲取并攏的手掌圖像的梯度圖；根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及獲得的并攏的手掌圖像的梯度圖，獲得并攏的手掌的邊緣圖；通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤定位關(guān)鍵點。進一步的，所述根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及并攏的手掌圖像的梯度圖，獲得并攏的手掌的邊緣圖具體為根據(jù)預(yù)設(shè)的梯度幅值和梯度方向值，保留并攏的手掌二值圖像中的手掌邊緣信息，得到并攏的手掌的邊緣圖；所述通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤，定位關(guān)鍵點包括根據(jù)對并攏的手掌的邊緣圖進行豎直方向直方圖投影的方法，在一定半徑內(nèi)對直方圖投影所得的結(jié)果進行非最大值抑制，定位關(guān)鍵點的水平坐標(biāo)；跟蹤邊緣線定位關(guān)鍵點的豎直坐標(biāo)。進一步的，所述獲取步驟包括確定中指和食指、中指和無名指、以及無名指和小拇指的指根間隙點，分別記為第一間隙點、第二間隙點、第三間隙點；連接第一間隙點和第三間隙點做第一線段，通過第二間隙點作第一線段的垂線， 得到垂足，作為第一端點；由第二間隙點起過第一端點做第二線段，并在延長線上確定距離第一端點等于手掌寬度的第一設(shè)定比例的第二端點，連接第一端點和第二端點做第三線段；
以過第二端點且垂直于第三線段，并且長度為手掌寬度的第二設(shè)定比例的線段作為正方形的一條邊，確定一正方形區(qū)域，該正方形區(qū)域即為掌紋圖像感興趣區(qū)域，其中第一設(shè)定比例為1/10，第二設(shè)定比例為1/3。本發(fā)明還提供了一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取裝置，包括校正模塊，用于對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向；手掌形態(tài)確定模塊，用于對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像；關(guān)鍵點定位模塊，用于根據(jù)得到的手掌形態(tài)定位手掌二值圖像的關(guān)鍵點；獲取模塊，用于根據(jù)定位得到的手掌二值圖像的關(guān)鍵點，獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。進一步的，根據(jù)手掌二值圖像的手掌寬度和不同轉(zhuǎn)換頻數(shù)對應(yīng)的行數(shù)對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像， 所述轉(zhuǎn)換頻數(shù)為手掌二值圖像每行黑白像素切換的次數(shù)。進一步的，所述手掌形態(tài)確定模塊包括第一判斷單元，用于判斷轉(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)是否大于HW/8 ；第二判斷單元，用于當(dāng)?shù)谝慌袛鄦卧袛喑鲛D(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)大于HW/8時，繼續(xù)判斷轉(zhuǎn)換頻數(shù)為6的行數(shù)與轉(zhuǎn)換頻數(shù)為4的行數(shù)之和是否小于HW/8 ；第一確定單元，用于當(dāng)?shù)诙袛鄦卧袛喑鲛D(zhuǎn)換頻數(shù)為6的行數(shù)與轉(zhuǎn)換頻數(shù)為4 的行數(shù)之和小于HW/8時，則確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像；第二確定單元，用于當(dāng)?shù)诙袛鄦卧袛喑鲛D(zhuǎn)換頻數(shù)為6的行數(shù)與轉(zhuǎn)換頻數(shù)為4 的行數(shù)之和大于或等于HW/8時，則確定手掌二值圖像為并攏的手掌二值圖像；第三確定單元，用于當(dāng)?shù)谝慌袛鄦卧袛喑鲛D(zhuǎn)換頻數(shù)為8的行數(shù)小于或等于HW/8 時，確定手掌二值圖像為并攏的手掌二值圖像。進一步的，所述關(guān)鍵點定位模塊具體用于對于完全張開的手掌二值圖像，采用基于輪廓特征點的方法進行關(guān)鍵點定位；對于并攏的手掌二值圖像，采用基于邊緣信息的方法進行關(guān)鍵點定位。進一步的，所述關(guān)鍵點定位模塊包括輪廓點定位單元，用于確定手掌二值圖像中手掌區(qū)域與非手掌區(qū)域交界的所有點為完全張開的手掌二值圖像的輪廓點；第一關(guān)鍵點定位單元，用于以輪廓點為圓心，在第一半徑的圓周上均勻取點，若滿足設(shè)定條件，則在第二半徑的圓周上繼續(xù)均勻取點，第二半徑大于第一半徑，依此類推，采用至少兩次這種取點的方法后，若從沿該輪廓點的法向所作的指向非手掌區(qū)域的直線沒有經(jīng)過任何手掌區(qū)域，則確定該輪廓點為關(guān)鍵點；在取點的過程中，若低于設(shè)定比例的點不在手掌區(qū)域，則舍棄該輪廓點，遍歷下一個輪廓點重復(fù)該定位過程。進一步的，所述關(guān)鍵點定位模塊包括圖像處理單元，用于根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及并攏的手掌圖像的梯度圖，獲得并攏的手掌的邊緣圖；第二關(guān)鍵點定位單元，用于通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤，定位關(guān)鍵點。
進一步的，所述圖像處理單元具體用于根據(jù)預(yù)設(shè)的梯度幅值和梯度方向值，保留并攏的手掌二值圖像中的手掌邊緣信息，得到并攏的手掌的邊緣圖；所述第二關(guān)鍵點定位單元具體用于根據(jù)對并攏的手掌的邊緣圖進行豎直方向直方圖投影的方法，在一定半徑內(nèi)對直方圖投影獲得的結(jié)果進行非最大值抑制，定位關(guān)鍵點的水平坐標(biāo)；跟蹤邊緣線定位關(guān)鍵點的豎直坐標(biāo)。進一步的，所述獲取模塊包括間隙點定位單元，用于確定中指和食指、中指和無名指、以及無名指和小拇指的指根間隙點，分別記為第一間隙點、第二間隙點、第三間隙點；區(qū)域獲取單元，用于連接第一間隙點和第三間隙點做第一線段，通過第二間隙點作第一線段的垂線，得到垂足，作為第一端點；由第二間隙點起過第一端點做第二線段，并在延長線上確定距離第一端點等于手掌寬度的第一設(shè)定比例的第二端點，連接第一端點和第二端點做第三線段；以過第二端點且垂直于第三線段，并且長度為手掌寬度的第二設(shè)定比例的線段作為正方形的一條邊，確定一正方形區(qū)域，該正方形區(qū)域即為掌紋圖像感興趣區(qū)域，其中第一設(shè)定比例為1/10，第二設(shè)定比例為1/3。本發(fā)明提供的掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法及裝置，通過對手掌形態(tài)進行檢測與分類，可以有效地區(qū)分完全張開的手掌和并攏的手掌，然后采用分治的策略定位不同形態(tài)的手掌圖像的關(guān)鍵點，最后根據(jù)關(guān)鍵點確定感興趣區(qū)域。因此，本發(fā)明可以對任意形態(tài)的手掌圖像提取感興趣區(qū)域，并且計算簡單，定位準(zhǔn)確，實時性良好，在手掌形態(tài)不確定的情況下，能夠快速且準(zhǔn)確的獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。


圖1為本發(fā)明提供的掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法一實施例的流程圖；圖2A和圖2B為本發(fā)明從手掌圖像中獲得的手掌二值圖像；圖2C和圖2D分別為圖2A和圖2B經(jīng)過校正后的圖像；圖3A為本發(fā)明基于輪廓特征點的方法中所確定輪廓點的示意圖；圖;3B為圖3A中點A附近的局部放大示意圖；圖3C為圖3A中點B附近的局部放大示意圖；圖3D為圖3A中點D附近的局部放大示意圖；圖3E為圖3A中點E附近的局部放大示意圖；圖3F為圖3A中點C附近的局部放大示意圖；圖4A為本發(fā)明并攏的手掌二值圖像的示意圖；圖4B為本發(fā)明并攏的手掌圖像的梯度圖的示意圖；圖4C為本發(fā)明并攏的手掌梯度圖與二值圖的映射圖像的示意圖；圖4D為本發(fā)明并攏的手掌圖像的邊緣圖的示意圖；圖5為本發(fā)明獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域的示意圖；圖6為本發(fā)明提供的掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取裝置一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖及優(yōu)選實施方式對本發(fā)明技術(shù)方案進行詳細說明。圖1為本發(fā)明提供的掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法一實施例的流程圖。如圖1 所示，本實施例具體包括以下步驟步驟101、校正步驟對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向。首先，從手掌圖像中獲得手掌二值圖像作為待處理的圖像，從手掌圖像中獲得手掌二值圖像可以采用多種方法，例如貝葉斯直方圖概率估計的方法，本發(fā)明對此不做限制。將手掌二值圖像記為B，B(i，j)表示B中第i行第j列的像素值，對于手掌區(qū)域點，B(i，j) = 1，對于非手掌區(qū)域點，B(i，j) = 0。利用矩方法，將手掌二值圖像B中的手掌方向校正為豎直方向，校正后的手掌二值圖像記為B'。圖2A和圖2B為從手掌圖像中獲得的手掌二值圖像，圖2C和圖2D分別為圖2A和圖2B經(jīng)過校正后的圖像，由這些圖可以看出，校正后手掌在圖像中基本保持豎直方向。該校正方法簡單快速，效率很高，而且滿足了后續(xù)對手掌進行形態(tài)分類的精度要求。步驟102、對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像。本步驟對校正后的手掌二值圖像B'的手掌形態(tài)進行檢測與分類，設(shè)B'的圖像大小為mXn。B' (i，j)表示B'中第i行第j列的像素值，對于手掌區(qū)域點，B' (i，j) = 1，對于非手掌區(qū)域點，B' (i，j) =0。依次掃描B'的第i行像素，獲得由前景圖像(即手掌區(qū)域)轉(zhuǎn)換到背景圖像(即非手掌區(qū)域)、以及由背景圖像轉(zhuǎn)換到前景圖像的次數(shù)總和稱為像素值改變的次數(shù)總和，本文中將其定義為第i行的像素值轉(zhuǎn)換頻數(shù)，記為A。另外，為了適應(yīng)圖像中手掌尺度的變化，本實施例采用手掌寬度HW來表征手掌大小，定義手掌寬度冊為
權(quán)利要求
1.一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法，其特征在于，包括校正步驟，對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向；手掌形態(tài)確定步驟，對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像；關(guān)鍵點定位步驟，根據(jù)得到的手掌形態(tài)定位手掌二值圖像的關(guān)鍵點；獲取步驟，根據(jù)定位得到的手掌二值圖像的關(guān)鍵點，獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述手掌形態(tài)確定步驟具體為根據(jù)手掌二值圖像的手掌寬度和不同轉(zhuǎn)換頻數(shù)對應(yīng)的行數(shù)對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像，所述轉(zhuǎn)換頻數(shù)為手掌二值圖像每行黑白像素切換的次數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述關(guān)鍵點定位步驟具體為對于完全張開的手掌二值圖像，采用基于輪廓特征點的方法進行關(guān)鍵點定位；對于并攏的手掌二值圖像，采用基于邊緣信息的方法進行關(guān)鍵點定位。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對于完全張開的手掌二值圖像，所述關(guān)鍵點定位步驟包括確定手掌二值圖像中手掌區(qū)域與非手掌區(qū)域交界的所有點為完全張開的手掌二值圖像的輪廓點；以輪廓點為圓心，在第一半徑的圓周上均勻取點，若滿足設(shè)定條件，則在第二半徑的圓周上繼續(xù)均勻取點，第二半徑大于第一半徑，依此類推，采用至少兩次這種取點的方法后， 若從沿該輪廓點的法向所作的指向非手掌區(qū)域的直線沒有經(jīng)過任何手掌區(qū)域，則確定該輪廓點為關(guān)鍵點；在取點的過程中，若低于設(shè)定比例的點不在手掌區(qū)域，則舍棄該輪廓點，遍歷下一個輪廓點，重復(fù)本步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對于并攏手掌二值圖像，所述關(guān)鍵點定位步驟包括獲取并攏的手掌圖像的梯度圖；根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及獲得的并攏的手掌圖像的梯度圖，獲得并攏的手掌的邊緣圖；通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤定位關(guān)鍵點。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及并攏的手掌圖像的梯度圖，獲得并攏的手掌的邊緣圖具體為根據(jù)預(yù)設(shè)的梯度幅值和梯度方向值，保留并攏的手掌二值圖像中的手掌邊緣信息，得到并攏的手掌的邊緣圖；所述通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤定位關(guān)鍵點包括根據(jù)對并攏的手掌的邊緣圖進行豎直投影，在一定半徑內(nèi)對投影所得的直方圖進行非最大值抑制，定位關(guān)鍵點的水平坐標(biāo)；跟蹤邊緣線定位關(guān)鍵點的豎直坐標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取步驟包括確定中指和食指、中指和無名指、以及無名指和小拇指的指根間隙點，分別記為第一間隙點、第二間隙點、第三間隙點；連接第一間隙點和第三間隙點做第一線段，通過第二間隙點作第一線段的垂線，得到垂足，作為第一端點；由第二間隙點起過第一端點做第二線段，并在延長線上確定距離第一端點等于手掌寬度的第一設(shè)定比例的第二端點，連接第一端點和第二端點做第三線段；以過第二端點且垂直于第三線段，并且長度為手掌寬度的第二設(shè)定比例的線段作為正方形的一條邊，確定一正方形區(qū)域，該正方形區(qū)域即為掌紋圖像感興趣區(qū)域，其中第一設(shè)定比例為1/10，第二設(shè)定比例為1/3。
8.一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取裝置，其特征在于，包括校正模塊，用于對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向；手掌形態(tài)確定模塊，用于對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像；關(guān)鍵點定位模塊，用于根據(jù)得到的手掌形態(tài)定位手掌二值圖像的關(guān)鍵點；獲取模塊，用于根據(jù)定位得到的手掌二值圖像的關(guān)鍵點，獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述手掌形態(tài)確定模塊用于根據(jù)手掌二值圖像的手掌寬度和不同轉(zhuǎn)換頻數(shù)對應(yīng)的行數(shù)對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像，所述轉(zhuǎn)換頻數(shù)為手掌二值圖像每行黑白像素切換的次數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點定位模塊用于對于完全張開的手掌二值圖像，采用基于輪廓特征點的方法進行關(guān)鍵點定位；對于并攏的手掌二值圖像，采用基于邊緣信息的方法進行關(guān)鍵點定位。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點定位模塊包括輪廓點定位單元，用于確定手掌二值圖像中手掌區(qū)域與非手掌區(qū)域交界的所有點為完全張開的手掌二值圖像的輪廓點；第一關(guān)鍵點定位單元，用于以輪廓點為圓心，在第一半徑的圓周上均勻取點，若滿足設(shè)定條件，則在第二半徑的圓周上繼續(xù)均勻取點，第二半徑大于第一半徑，依此類推，采用至少兩次這種取點的方法后，若從沿該輪廓點的法向所作的指向非手掌區(qū)域的直線沒有經(jīng)過任何手掌區(qū)域，則確定該輪廓點為關(guān)鍵點；在取點的過程中，若低于設(shè)定比例的點不在手掌區(qū)域，則舍棄該輪廓點，遍歷下一個輪廓點重復(fù)該定位過程。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點定位模塊包括獲取單元，用于獲取并攏的手掌圖像的梯度圖；圖像處理單元，用于根據(jù)并攏的手掌二值圖像以及獲得的并攏的手掌圖像的梯度圖， 獲得并攏的手掌的邊緣圖；第二關(guān)鍵點定位單元，用于通過在邊緣圖上進行邊緣線跟蹤，定位關(guān)鍵點。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述圖像處理單元具體用于根據(jù)預(yù)設(shè)的梯度幅值和梯度方向值，保留并攏的手掌二值圖像中的手掌邊緣信息，得到并攏的手掌的邊緣圖；所述第二關(guān)鍵點定位單元具體用于根據(jù)對并攏的手掌的邊緣圖進行豎直方向直方圖投影的方法，在一定半徑內(nèi)對直方圖投影所得的結(jié)果進行非最大值抑制，定位關(guān)鍵點的水平坐標(biāo)；跟蹤邊緣線定位關(guān)鍵點的豎直坐標(biāo)。
14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括 間隙點定位單元，用于確定中指和食指、中指和無名指、以及無名指和小拇指的指根間隙點，分別記為第一間隙點、第二間隙點、第三間隙點；區(qū)域獲取單元，用于連接第一間隙點和第三間隙點做第一線段，通過第二間隙點作第一線段的垂線，得到垂足，作為第一端點；由第二間隙點起過第一端點做第二線段，并在延長線上確定距離第一端點等于手掌寬度的第一設(shè)定比例的第二端點，連接第一端點和第二端點做第三線段；以過第二端點且垂直于第三線段，并且長度為手掌寬度的第二設(shè)定比例的線段作為正方形的一條邊，確定一正方形區(qū)域，該正方形區(qū)域即為掌紋圖像感興趣區(qū)域，其中第一設(shè)定比例為1/10，第二設(shè)定比例1/3。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種掌紋圖像感興趣區(qū)域的獲取方法及裝置，屬于數(shù)字圖像處理和模式識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括校正步驟，對掌紋圖像進行二值化，校正二值化得到的二值掌紋圖像中的手掌到豎直方向；手掌形態(tài)確定步驟，對手掌形態(tài)進行檢測與分類，確定手掌二值圖像為完全張開的手掌二值圖像或并攏的手掌二值圖像；關(guān)鍵點定位步驟，根據(jù)得到的手掌形態(tài)定位手掌二值圖像的關(guān)鍵點；獲取步驟，根據(jù)定位的關(guān)鍵點，獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。本發(fā)明可以對任意形態(tài)的手掌圖像獲取感興趣區(qū)域，在手掌形態(tài)不確定的情況下，能夠快速且準(zhǔn)確的獲取掌紋圖像感興趣區(qū)域。
文檔編號G06K9/32GK102163282SQ20111011512
公開日2011年8月24日 申請日期2011年5月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月5日
發(fā)明者馮毅, 黃磊 申請人:漢王科技股份有限公司