本發(fā)明涉及生物信息識別領(lǐng)域，具體而言，涉及一種掌靜脈提取方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)圈全球化、信息化進(jìn)程的加快，人們對賴以生存的社會環(huán)境開始提出更高的安全要求，人們需要更安全、更方便的身份認(rèn)證技術(shù)。由于生物特征技術(shù)具有穩(wěn)定性、唯一性和方便性等特點，由此以生物識別技術(shù)作為手段來進(jìn)行身份驗證逐漸取代諸如鑰匙、密碼等傳統(tǒng)的身份識別方式。生物特征可粗略分為外部特征(比如，指紋、掌紋、人臉、耳廓等)，內(nèi)部特征(比如，手掌靜脈、手背靜脈、虹膜等)。屬于內(nèi)部特征的掌靜脈相較于指紋等外部特征而言，具有體表特征難以獲取及偽造，不會因為損傷、磨損、潮濕等造成識別率下降的特點，因此，采用掌靜脈特征具有更高的安全性和識別率。

然而，在掌靜脈特征識別技術(shù)中，對掌靜脈特征的提取是一個技術(shù)難點，在現(xiàn)有技術(shù)中，經(jīng)常出現(xiàn)提取的掌靜脈圖像信息不夠清晰準(zhǔn)確、存在大量冗余信息等問題，這些問題影響了對手掌靜脈特征識別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的一種掌靜脈提取方法及裝置，能夠清晰、準(zhǔn)確地提取到掌靜脈特征信息，減少對掌靜脈特征識別的干擾，提高識別率。

本發(fā)明第一目的在于提供了一種掌靜脈提取方法，所述方法包括：

采集掌靜脈圖像；

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域；

基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域的步驟包括：

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對應(yīng)的二值化圖像；

對所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測得到手掌在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點的位置；

根據(jù)所述指根點的位置得到所述感興趣區(qū)域。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述根據(jù)所述指根點的位置得到所述感興趣區(qū)域的步驟包括：

從所述輪廓中獲取兩個指根點；

以所述兩個指根點的連線，及所述連線的中垂線建立坐標(biāo)系；

沿所述中垂線向手掌方向獲取一預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域作為所述感興趣區(qū)域。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述根據(jù)所述兩個指根點之間的指根距離計算得到所述預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域的尺寸大小。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域為一矩形區(qū)域，所述矩形區(qū)域的中心在所述中垂線上。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域的步驟還包括：

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征的步驟包括：

將所述感興趣區(qū)域劃分為多個面積相同的子區(qū)域；

將每個所述子區(qū)域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感興趣區(qū)域?qū)?yīng)的掌靜脈圖像矩陣；

對所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp編碼運算，得到掌靜脈特征。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種掌靜脈提取裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于采集掌靜脈圖像；

預(yù)處理模塊，用于對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域；

提取模塊，用于基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述預(yù)處理模塊對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域的方式包括：

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對應(yīng)的二值化圖像；

對所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測得到手掌在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點的位置；

根據(jù)所述指根點的位置得到所述感興趣區(qū)域；

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在本發(fā)明較佳實施例中，所述提取模塊基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征的方式包括：

將所述感興趣區(qū)域劃分為多個面積相同的子區(qū)域；

將每個所述子區(qū)域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感興趣區(qū)域?qū)?yīng)的掌靜脈圖像矩陣；

對所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp編碼運算，得到掌靜脈特征。

相對于現(xiàn)有技術(shù)而言，本發(fā)明提供的一種掌靜脈提取方法及裝置，通過采集掌靜脈圖像，對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域?；谒龈信d趣區(qū)域提取掌靜脈特征。由此能夠提取到清晰、準(zhǔn)確的掌靜脈特征圖像信息，以減少對掌靜脈特征識別的不良影響，降低干擾因素，提高識別率。

附圖說明

為了清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要的附圖作簡單介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動前提下，還可根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)附圖。

圖1為本發(fā)明提供的掌靜脈系統(tǒng)的方框示意圖。

圖2為本發(fā)明提供的正對反射方式的光照示意圖。

圖3為本發(fā)明提供的背對透射方式的光照示意圖。

圖4為本發(fā)明提供的掌靜脈采集裝置的方框示意圖。

圖5為本發(fā)明提供的掌靜脈提取方法的步驟流程圖。

圖6為本發(fā)明實施例提供的步驟s120的子步驟流程示意圖。

圖7為本發(fā)明實施例提供的采集的掌靜脈圖像的效果示意圖。

圖8為本發(fā)明實施例提供的步驟s130的子步驟流程示意圖。

圖9為本發(fā)明實施例提供的感興趣區(qū)域的子區(qū)域劃分示意圖。

圖10為本發(fā)明實施例提供的nbp編碼原理示意圖。

圖11為本發(fā)明實施例提供的掌靜脈提取裝置的功能模塊圖。

圖標(biāo)：10-掌靜脈系統(tǒng)；100-掌靜脈提取裝置；110-采集模塊；120-預(yù)處理模塊；130-提取模塊；150-感興趣區(qū)域；152-第一指根點；154-第二指根點；156-中點；200-存儲器；210-圖像數(shù)據(jù)庫；300-處理器；400-圖像采集設(shè)備；410-成像元件；420-光源；430-掌靜脈采集裝置；431-照明組件；433-近紅外攝像頭組件；435-圖像傳輸組件；437-控制組件；439-電源；450-傳感器；500-顯示元件；600-手掌。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計。

因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。此外，術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

請參閱圖1，圖1為掌靜脈系統(tǒng)10的方框示意圖。所述掌靜脈系統(tǒng)10包括掌靜脈提取裝置100、存儲器200、處理器300、圖像采集設(shè)備400及顯示元件500。

所述掌靜脈提取裝置100、存儲器200、處理器300、圖像采集設(shè)備400及顯示元件500相互之間直接或間接地電性連接，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。

所述存儲器200可以是，但不限于，隨機存取存儲器(randomaccessmemory，ram)，只讀存儲器(readonlymemory，rom)，可編程只讀存儲器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只讀存儲器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，電可擦除只讀存儲器electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存儲器200內(nèi)包括一圖像數(shù)據(jù)庫210，所述圖像數(shù)據(jù)庫210用于存儲掌靜脈圖像信息。當(dāng)經(jīng)過采集、提取處理后的掌靜脈圖像需要進(jìn)行識別操作時，將所述待識別的掌靜脈圖像與預(yù)先存儲在圖像數(shù)據(jù)庫210中的掌靜脈圖像進(jìn)行比較。

所述處理器300可以是一種集成電路芯片，具有對信號的處理能力。所述的處理器300可以是通用處理器，包括中央處理器(centralprocessingunit，cpu)、網(wǎng)絡(luò)處理器(networkprocessor，np)等；還可以是數(shù)字信號處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫崿F(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

所述顯示元件500在所述掌靜脈系統(tǒng)10與用戶之間提供一個交互界面(例如用戶操作界面)用于顯示指示用戶操作界面及顯示掌靜脈圖像的識別結(jié)果。在本實施例中，所述顯示元件500為觸控顯示器。觸控顯示器，可為支持單點和多點觸控操作的電容式觸控屏或電阻式觸控屏等。支持單點和多點觸控操作是指觸控顯示器能感應(yīng)到來自該觸控顯示器上一個或多個位置處產(chǎn)生的觸控操作，并將該感應(yīng)到的觸控操作交由所述處理器300進(jìn)行處理和計算。

所述圖像采集設(shè)備400用于采集掌靜脈圖像信息。在本實施例中，所述圖像采集設(shè)備400的核心部件是攝像頭，目前市場上常見的攝像頭主要以cmos(complementarymetal-oxide-semiconductor，互補金屬氧化物半導(dǎo)體)和ccd(charge-coupleddevice，電荷耦合元件)為主，它們都是采用感光元件進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來實現(xiàn)影像捕獲的目的。cmos攝像頭相比于ccd攝像頭在響應(yīng)速度、成本、功耗、光譜響應(yīng)范圍、集成度方面具有較大的優(yōu)勢，考慮到靜脈圖像主要是在近紅外波段范圍內(nèi)采集的圖像，cmos攝像頭在近紅外波段靈敏度較高，且隨波長增加而衰減的梯度相對較慢，由此，本實施例優(yōu)選采用cmos攝像頭作為圖像采集的核心部件。

在本實施例中，所述圖像采集設(shè)備400可包括成像元件410及光源420。按照光源420和手掌600的相對位置以及成像元件410接收光線的來源，光照的方式可以分為兩種方式：正對反射方式、背對透射方式。請參閱圖2，圖2為正對反射方式的光照示意圖，請參閱圖3，圖3為背對透射方式的光照示意圖。在正對反射方式下，發(fā)出的近紅外光線照射在手掌600上，除了很少一部分被血管內(nèi)物質(zhì)吸收，大部分在皮膚組織處會形成反射光。成像元件410則放在光源420的同側(cè)，通過對反射光進(jìn)行感光來實現(xiàn)成像的目的。背對透射方式，指的是光源420的位置擺放在面對手掌600背面一側(cè)，光源420發(fā)出的近紅外光線穿透皮膚組織與整只手，放在面對手掌600一側(cè)的成像元件410通過獲取穿透手掌600的近紅外光線形成靜脈圖像。這種照射方式，光源420與成像元件410呈一線排列，由于需要穿透整個手掌600，必須提供給光源420相當(dāng)大的功率，手掌600厚度越厚，穿透手掌600的紅外線光越少。在本實施例中，在選擇照射方式時，充分考慮到應(yīng)用于產(chǎn)品化的基本要求，產(chǎn)品體積小型化、能耗節(jié)約化成為選擇的最終依據(jù)。因此，本實施例優(yōu)選采用正對反射式光照方式，光源420與成像元件410由于處于同一側(cè)，其空間位置距離更近，這樣更便于產(chǎn)品小型化設(shè)計；發(fā)射功率較小的優(yōu)點也可以確保使用正對反射式的產(chǎn)品能耗更低。

在本實施例中，所述圖像采集設(shè)備400還可包括掌靜脈采集裝置430，請參照圖4，圖4是本發(fā)明較佳實施例提供的掌靜脈采集裝置430的方框示意圖。所述掌靜脈采集裝置430包括照明組件431、近紅外攝像頭組件433、圖像傳輸組件435、控制組件437以及電源439。

所述電源439為所述照明組件431、近紅外攝像頭組件433、圖像傳輸組件435以及控制組件437供電。所述照明組件431、近紅外攝像頭組件433、圖像傳輸組件435及控制組件437相互電性連接。

所述照明組件431套設(shè)于所述近紅外攝像頭組件433上。所述圖像傳輸組件435將近紅外攝像頭組件433采集的掌靜脈圖像進(jìn)行上傳。所述控制組件437控制所述照明組件431的工作狀態(tài)及近紅外攝像頭組件433的工作狀態(tài)。

在本實施例中，所述照明組件431用于照亮掌靜脈采集區(qū)域。在本發(fā)明的一種實施方式中，所述照明組件431可包括上述圖2及圖3所示的光源420，所述光源420可設(shè)置多個，所述光源420選用近紅外led作為照射光源，原因在于：一方面，具有足夠的圖像分辨率，能夠區(qū)分細(xì)小的靜脈信息；另一方面，具有較好的響應(yīng)度能提高靜脈圖像的對比度。多個近紅外led燈均勻分布在所述近紅外攝像頭組件433主體的四周。所述控制組件437通過調(diào)節(jié)所述電源439提供所述照明組件431電流的大小以改變所述照明組件431的亮度。

在本實施例中，所述照明組件431還包括勻光片，所述勻光片設(shè)置在所述多個近紅外led燈上。所述勻光片將所述多個近紅外led燈發(fā)出的紅外光進(jìn)行均勻處理。

所述多個近紅外led燈為850nm、880nm、940nm的近紅外led燈中的一種。經(jīng)發(fā)明人試驗發(fā)現(xiàn)，在850nm、880nm波段，近紅外led燈均發(fā)生紅暴現(xiàn)象，造成圖像局部過亮。在940nm波段，近紅外led燈沒有發(fā)生紅暴現(xiàn)象，采集的掌靜脈圖像比較清晰，可以滿足要求。優(yōu)選地，所述多個近紅外led燈采用940nm的近紅外led燈。

請再次參照圖4，所述掌靜脈采集裝置430還包括傳感器450。所述傳感器450設(shè)置在所述近紅外攝像頭組件433上，用于感應(yīng)手掌600接近所述近紅外攝像頭組件433。所述傳感器450在感應(yīng)到手掌600時，向控制組件437發(fā)送信號。所述控制組件437接收信號后，開啟所述照明組件431，并控制所述近紅外攝像頭組件433進(jìn)行掌靜脈圖像采集。

請參閱圖5，圖5為本發(fā)明提供的掌靜脈提取方法的步驟流程圖。下面對所述方法的具體流程進(jìn)行詳細(xì)闡述，所述方法包括：

步驟s110，采集掌靜脈圖像。

在本實施例中，優(yōu)選940nm波長的近紅外led作為照射光源，采用30w的cmos攝像頭采集圖像信息，可使采集到的圖像更加清晰；所述照明組件431增設(shè)的勻光片可使掌靜脈圖像的光照更加均勻。

在本實施例中，通過所述圖像采集設(shè)備400包括的掌靜脈采集裝置430對掌靜脈圖像進(jìn)行采集。所述掌靜脈采集裝置430所包括的各個組件之間相互配合工作，能夠降低圖像曝光點，降低成本，實現(xiàn)實時穩(wěn)定地采集到清晰的掌靜脈圖像的目的，以便于后續(xù)步驟對掌靜脈圖像的提取。

其中，對于掌靜脈采集裝置430所包括的各個組件之間相互配合工作以采集到清晰圖像的具體描述請參閱上述對圖4的描述。

步驟s120，對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域150。

在本實施例中，請參閱圖6，圖6為步驟s120的子步驟流程示意圖。

子步驟s121，對所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對應(yīng)的二值化圖像。

由于在采集掌靜脈圖像時，無法保證每次手掌600的方位位置不變，所以在不同時間從同一手掌600采集的掌靜脈圖像會有不同程度的平移和旋轉(zhuǎn)。所以，在采集掌靜脈前，需要對掌靜脈圖像進(jìn)行定位，使所有手掌600保持在大體一致的位置和方向上。首先，將掌靜脈圖像邊緣剔除5像素點的邊緣，然后將掌靜脈圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，再進(jìn)行二值化處理。所述二值化處理就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。

子步驟s122，對所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測得到手掌600在所述掌靜脈圖像中的輪廓。

在本實施例中，首先，對所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測，所述邊緣檢測主要是利用邊緣檢測算子進(jìn)行圖像邊緣的提取。在本實施例中，采用的邊緣檢測算子可以是，但不限于，roberts算子、prewitt算子、sobel算子、log算子、canny算子、laplace算子等，這些經(jīng)典的邊緣檢測算子在使用時都是使用預(yù)定義的邊緣模型去提取。

然后，提取圖像的輪廓，經(jīng)典的輪廓提取技術(shù)大都基于微分運算。先通過平滑來濾除圖像中的噪聲；后進(jìn)行一階微分或二階微分運算，求得梯度最大值或二階導(dǎo)數(shù)的過零點；最后選取適當(dāng)?shù)拈撝祦硖崛∵吔纭?/p>

通過上述操作，在二值化圖像的基礎(chǔ)上提取圖像輪廓，去掉不相關(guān)的輪廓信息得到手掌600的輪廓圖像，以避免對后續(xù)掌靜脈特征的提取和識別造成干擾。

子步驟s123，基于所述輪廓得到指根點的位置。

在本實施例中，通過遍歷輪廓點找到手掌600所有的指根位置，并根據(jù)所述指根位置對圖像進(jìn)行方向的矯正，在尋找指根的過程中，可以將聚集在一起的一群點融合為一個點以此減少指根定位的誤差。

子步驟s124，根據(jù)所述指根點的位置得到所述待識別的感興趣區(qū)域150。

在本實施例中，根據(jù)所述指根點的位置得到所述待識別的感興趣區(qū)域150的步驟具體包括：從所述輪廓中獲取兩個指根點；以所述兩個指根點的連線，及所述連線的中垂線建立坐標(biāo)系；沿所述中垂線向手掌600方向獲取一預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域作為所述感興趣區(qū)域150；根據(jù)所述兩個指根點之間的指根距離計算得到所述預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域的尺寸大小。

在本實施例中，所述預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域為一矩形區(qū)域，所述矩形區(qū)域的中心在所述中垂線上。

在本實施例中，請參閱圖7，圖7為采集的掌靜脈圖像的效果示意圖。在矯正的掌靜脈圖像上，以第一指根點152及第二指根點154的中點156為原點，以過兩個指根點的直線為y軸，以兩個指根點的中垂線為x軸建立坐標(biāo)系，截取離y軸區(qū)域50個像素點的一塊矩形區(qū)域作為感興趣區(qū)域150(regionofinterest，roi)，所述感興趣區(qū)域150的中心在所述中垂線上。

請再次參閱圖7，先測量第一指根點152與第二指根點154之間的指根間距m；將m帶入到預(yù)設(shè)公式中：t＝m*50/200，l＝150*m/200，其中，t為中點156到感興趣區(qū)域150的距離長度，l為感興趣區(qū)域150的邊長。由此計算，可以保證對同一個人每次取到的感興趣區(qū)域150相同。

子步驟s125，對所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在實際采集圖像時，并不能保證每次取得的圖像大小一致，需要自動調(diào)節(jié)手掌600的大小，使得在對同一人進(jìn)行掌靜脈采集時，不同次取圖所得到的區(qū)域是相同的。因此，在提取特征前，需對圖像區(qū)域進(jìn)行歸一化，以便于后續(xù)的掌靜脈特征的提取和識別。

步驟s130，基于所述感興趣區(qū)域150提取掌靜脈特征。

在本實施例中，請參閱圖8，圖8為步驟s130的子步驟流程示意圖。

子步驟s131，將所述感興趣區(qū)域150劃分為多個面積相同的子區(qū)域。

在本實施例中，請參閱圖9，圖9為感興趣區(qū)域150的子區(qū)域劃分示意圖。首先，將所述感興趣區(qū)域150按照圖9所示劃分為多個面積相同的子區(qū)域。

子步驟s132，將每個所述子區(qū)域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感興趣區(qū)域150對應(yīng)的掌靜脈圖像矩陣。

在本實施例中，請再次參閱圖9，以每個子區(qū)域的灰度值均值代表每個所述子區(qū)域的灰度值，以得到所述感興趣區(qū)域150對應(yīng)的掌靜脈圖像矩陣。其中，p、p0、p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7分別表示每個子區(qū)域的灰度值均值。

子步驟s133，對所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp編碼運算，得到掌靜脈特征。

在本實施例中，請參閱圖10，圖10為本發(fā)明實施例提供的nbp編碼原理的流程示意圖。其中，圖中每個子區(qū)域的數(shù)字分別與圖9中的p、p0、p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7相對應(yīng)，代表每個子區(qū)域的灰度值均值。

在本實施例中，對所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp(neighborbasedbinarypattern，近鄰二值模式)編碼運算，形成nbp二進(jìn)制編碼比特串。算法步驟如下：

以中心子區(qū)域p為中心像素點，以左上角第一個點p7為起點，采用順時針遍歷的方法，提取中心像素點周圍的8個點，并排列成一行。

從最左側(cè)的像素點開始，將當(dāng)前像素點與其右側(cè)的下一近鄰像素點進(jìn)行灰度值大小的比較，公式為:

特別地，

從而形成二進(jìn)制編碼比特串。

將此二進(jìn)制編碼比特串根據(jù)下述公式轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)，即得到中心像素的nbp編碼數(shù)值。

請參閱圖11，圖11為掌靜脈提取裝置100的功能模塊圖。所述裝置包括：采集模塊110、預(yù)處理模塊120及提取模塊130。

所述采集模塊110，用于采集掌靜脈圖像。

所述預(yù)處理模塊120，用于對所述掌靜脈圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域150。

在本實施例中，所述預(yù)處理模塊120實現(xiàn)方式包括：

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對應(yīng)的二值化圖像；

對所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測得到手掌600在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點的位置；

根據(jù)所述指根點的位置得到所述待識別的感興趣區(qū)域150。

對所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

所述提取模塊130，用于基于所述感興趣區(qū)域150提取掌靜脈特征。

在本實施例中，所述提取模塊130實現(xiàn)方式包括：

將所述感興趣區(qū)域150劃分為多個面積相同的子區(qū)域；

將每個所述子區(qū)域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感興趣區(qū)域150對應(yīng)的掌靜脈圖像矩陣；

對所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp編碼運算，得到掌靜脈特征。

綜上所述，本發(fā)明提供的一種掌靜脈提取方法及裝置，通過圖像采集設(shè)備采集掌靜脈圖像。對所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像二值化、歸一化等預(yù)處理操作以獲取待識別的感興趣區(qū)域。采用nbp算法基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征。由此能夠提取到清晰、準(zhǔn)確的掌靜脈圖像信息，減少對掌靜脈特征識別的不良影響。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。