雙頻混合紋理融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，主要涉及一種紋理融合方法，特別是涉及一種雙 頻混合紋理融合方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 手掌掌心紋理和手掌掌心靜脈紋理是兩種有效識(shí)別個(gè)體身份的生物特征。綜合利 用兩種紋理結(jié)構(gòu)，既可以達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確性，同時(shí)還可以降低對(duì)單一生物特征的要求。 在綜合利用掌紋和掌脈紋理時(shí)，可以充分利用紋理本身的結(jié)構(gòu)作為身份識(shí)別的生物特征。 特別是，當(dāng)兩種紋理進(jìn)行合理的疊加后，兩者之間的相對(duì)關(guān)系將會(huì)大大增加可用于身份識(shí) 別的有效特征的數(shù)量，提高識(shí)別效率。
[0003] 現(xiàn)有圖像融合方法應(yīng)用于兩幅或多幅圖像中，分別存在局部清晰的情況下，經(jīng)過 融合后獲得一幅同時(shí)具備兩幅或多幅圖像清晰細(xì)節(jié)的融合圖像比較有效。由于掌紋掌脈圖 像屬于紋理圖像，同一手掌的掌紋和掌脈紋理互相交叉，因此現(xiàn)有方法對(duì)應(yīng)于掌紋掌脈圖 像的融合不能完全適應(yīng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的
[0005] 本發(fā)明專門針對(duì)紋理型圖像的融合入手，從紋理結(jié)構(gòu)變化在頻域的高頻段和低頻 段的特點(diǎn)和差異，綜合利用高頻和低頻各自的優(yōu)勢(shì)，將掌紋紋理和掌脈紋理進(jìn)行了比較完 美的融合，達(dá)到了在同一副圖像中同時(shí)呈現(xiàn)兩種紋理和兩種紋理變化規(guī)律的融合圖像。
[0006] 技術(shù)方案
[0007] -種雙頻混合紋理融合方法，其特征在于：掌紋掌脈的圖像融合針對(duì)的是R0I區(qū) 域，而非整個(gè)手掌，在進(jìn)行融合前需要對(duì)掌紋和掌脈分別進(jìn)行R0I區(qū)域的提取和配準(zhǔn)；該方 法具體步驟如下：
[0008] (1)在進(jìn)行R0I提取前先提取手掌外輪廓線；
[0009] (2)在得到手掌外輪廓的情況下，尋找指跟指尖點(diǎn)，并以此作為基準(zhǔn)在掌紋圖像建 立新坐標(biāo)，進(jìn)而提取得到掌紋圖像中手掌中心256*256的矩形m2區(qū)域作為R0I區(qū)域；
[0010] (3)將掌脈圖像以與掌紋R0I相同位置和相同大小的區(qū)域作為掌脈R0I。
[0011] 掌脈和掌紋圖像為同一手掌在同一時(shí)刻分別在850nm近紅外光和藍(lán)光下連續(xù)拍 攝獲??；總體獲取時(shí)間小于〇.Is。
[0012] 步驟（3)中對(duì)掌脈圖像不再進(jìn)行單獨(dú)的R0I提取，避免由于圖像差異造成R0I區(qū) 域提取的偏差。
[0013] 優(yōu)點(diǎn)及效果
[0014] 本發(fā)明這種雙頻混合紋理融合方法，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：
[0015] 雙頻混合紋理融合方法專門針對(duì)掌紋和掌脈紋理的特點(diǎn)，綜合考慮紋理特征以及 后續(xù)根據(jù)紋理進(jìn)行身份識(shí)別的需要。利用紋理圖像中高頻和低頻所反映的紋理圖像中紋理 分布和走向，利用高頻信息進(jìn)行低頻信息和高頻信息的融合處理，可以達(dá)到在同一圖像中 同時(shí)清晰呈現(xiàn)掌紋和掌脈紋理，以及兩種紋理灰度變化的目的。融合后的圖像將為后續(xù)的 特征提取和識(shí)別提供更豐富有效的信息。
【附圖說明】
[0016] 圖1為掌紋與掌脈R0I區(qū)域提取圖像，其中圖1(a)為掌紋R0I區(qū)域，圖1(b)為掌 脈R0I區(qū)域。
[0017] 圖2為R0I同步提取后的掌脈掌紋圖像，其中圖2(a)為提取后的掌紋R0I圖像， 圖2(b)提取后的掌脈R0I圖像。
[0018] 圖3為小波分解后低頻和豎直高頻掌紋圖像，其中圖3(a)為低頻分量掌紋圖像， 圖3(b)為豎直高頻分量掌紋圖像。
[0019] 圖4為本發(fā)明方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 本發(fā)明是一種雙頻混合紋理融合方法，掌紋掌脈的圖像融合針對(duì)的是R0I區(qū)域， 而非整個(gè)手掌，所以在進(jìn)行融合前還需要對(duì)掌紋和掌脈分別進(jìn)行R0I區(qū)域的提取和配準(zhǔn)， 該方法步驟流程如圖4所示。
[0021] 首先，在進(jìn)行R0I提取前先提取手掌外輪廓線。
[0022] 其次，在得到手掌外輪廓的情況下，尋找指跟指尖點(diǎn)，并以此建立新坐標(biāo)系的方法 在掌紋圖像建立新坐標(biāo)，并進(jìn)而提取得到掌紋圖像中手掌中心256*256的矩形區(qū)域作為 R0I區(qū)域。
[0023] 最后，由于掌脈和掌紋圖像為同一手掌在同一時(shí)刻分別在850nm近紅外光和藍(lán)光 下連續(xù)拍攝獲取?？傮w獲取時(shí)間小于〇.ls，因此在圖像獲取過程中手掌沒有空間移位，即手 掌在物理空間上擺放位置、姿勢(shì)、張開程度等均沒有發(fā)生變化。將掌脈圖像以與掌紋R0I相 同位置和相同大小的區(qū)域作為掌脈R0I，而不再進(jìn)行單獨(dú)的R0I提取，這樣可以避免由于圖 像差異造成R0I區(qū)域提取的偏差，如圖1所示，圖1(a)為掌紋R0I區(qū)域，從圖中可以看出， 所選取R0I區(qū)域的掌紋主線相對(duì)于其它區(qū)域更加清晰穩(wěn)定，紋理也更加豐富；圖1(b)為掌 脈R0I區(qū)域，從圖中可以看出在紅外成像條件下，R0I區(qū)域掌脈圖像相對(duì)于其它區(qū)域結(jié)構(gòu)清 晰，紋理比較豐富；經(jīng)R0I提取，并經(jīng)灰度歸一化后的掌紋和掌脈圖像如圖2所示，圖2(a) 為提取后的掌紋R0I圖像，從圖中可以看出，掌紋主線相對(duì)清晰穩(wěn)定，褶皺紋等穩(wěn)定性相對(duì) 較差；圖2(b)提取后的掌脈R0I圖像，從圖中可以看出在紅外成像條件下，R0I區(qū)域掌脈圖 像結(jié)構(gòu)清晰，紋理比較豐富。
[0024] 設(shè)經(jīng)過R0I提取和灰度歸一化后的掌脈圖像和掌紋輸入圖像分別記為XI(X，y)和 X2(x,y),x,ye[1,256] 〇
[0025] 經(jīng)過方向旋轉(zhuǎn)后的掌紋圖像主線高頻信息主要處于豎直方向，如圖3所示，圖 3(a)為低頻分量掌紋圖像，從圖中可以清晰的看到掌紋主線主要以豎直方向?yàn)橹?；圖3(b) 為豎直高頻分量掌紋圖像，圖中清晰看見掌紋主線分量相對(duì)于非掌紋主線分量更加突出。 因此經(jīng)過豎直高頻濾波后的高頻信息中最大程度的保留了掌紋主線的信息位置和相對(duì)變 化強(qiáng)度。R0I圖像為256*256,經(jīng)過三級(jí)分解后的圖像為32*32,分辨率過低，融合后的信息 量等都有下降。因此只考慮一級(jí)和二級(jí)分解。以經(jīng)小波分解后的豎直高頻信息分量為基礎(chǔ)， 完成對(duì)掌紋主線和靜脈圖像的融合。
[0026] 首先對(duì)掌紋小波分解后的垂直高頻V2進(jìn)行中值濾波，即
[0027]FV2(x,y) =Med{V2 (x,y)} =Med[V2 (χ-u,y), . . . ,V2 (x,y), . . . ,V2 (x+u,y) ] (1)；
[0028] 式中V2(x,y)為二級(jí)小波分解后V分量在重構(gòu)圖像中坐標(biāo)為（x,y)的小波系數(shù)， x，ye[l.N/4]，N為圖像的寬和高的大?。ㄋ幚砟繕?biāo)圖像寬高相等）。u值的選取應(yīng)達(dá)到 即能有效去除干擾點(diǎn)，又不影響正常細(xì)節(jié)點(diǎn)的目的，應(yīng)wz<u〈WX/2，WZ為欲去除點(diǎn)像素寬 度，wx為欲保留點(diǎn)像素寬度。由于在￥2〇^，5〇中欲去除目標(biāo)寬度一般wz〈2,細(xì)節(jié)點(diǎn)wx>4， 因此取u= 1能夠滿足處理要求.然后將濾波后的垂直高頻FV2(x，y)分量歸一化為[0, 1]， 即
[0029]
(2)；
[0030]FV2(X，y)存在正負(fù)數(shù)，因此通過FV2(X，y)+abs(min(FV2(X，y)))進(jìn)行數(shù)值平移，以 消除負(fù)數(shù)。掌紋二級(jí)小波分解低頻系數(shù)X2A2與掌脈二級(jí)小波分解低頻系數(shù)XiA2按照以下模 型進(jìn)行系數(shù)融合：
[0031]RA2=GFV2(X，y)XX2A2+ (1_GFV2(X，y)Xc)XXA(3)；
[0032] 式中x，ye[l，N/4]，ce[0，l]為強(qiáng)化系數(shù)，用于調(diào)節(jié)X32在相應(yīng)點(diǎn)的影響能力， 且與影響能力成反比，及c越大則X32影響能力越小。為確保融合后的圖像中掌紋和靜脈 紋理信息和全局盡可能的豐富，且忠實(shí)于原始圖像，因此根據(jù)融合后的信息量和圖像平滑 度進(jìn)行選取。小波分解中的高頻系數(shù)反映了掌紋和靜脈所包含的細(xì)節(jié)信息，其系數(shù)采取對(duì) 應(yīng)取絕對(duì)值最大值的方式實(shí)現(xiàn)。
[0033]對(duì)融合后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，可以得到融合后的掌紋掌脈圖像。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種雙頻混合紋理融合方法，其特征在于：掌紋掌脈的圖像融合針對(duì)的是ROI區(qū)域， 而非整個(gè)手掌，在進(jìn)行融合前需要對(duì)掌紋和掌脈分別進(jìn)行R0I區(qū)域的提取和配準(zhǔn)；該方法 具體步驟如下： (1) 在進(jìn)行R0I提取前先提取手掌外輪廓線； (2) 在得到手掌外輪廓的情況下，尋找指跟指尖點(diǎn)，并以此作為基準(zhǔn)在掌紋圖像建立新 坐標(biāo)，進(jìn)而提取得到掌紋圖像中手掌中心256*256的矩形此區(qū)域作為R0I區(qū)域； (3) 將掌脈圖像以與掌紋R0I相同位置和相同大小的區(qū)域作為掌脈R0I。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙頻混合紋理融合方法，其特征在于：掌脈和掌紋圖像為 同一手掌在同一時(shí)刻分別在850nm近紅外光和藍(lán)光下連續(xù)拍攝獲??；總體獲取時(shí)間小于 0. ls〇3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙頻混合紋理融合方法，其特征在于：步驟（3)中對(duì)掌脈圖像 不再進(jìn)行單獨(dú)的R0I提取，避免由于圖像差異造成R0I區(qū)域提取的偏差。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種雙頻混合紋理融合方法，從紋理結(jié)構(gòu)變化在頻域的高頻段和低頻段的特點(diǎn)和差異，綜合利用高頻和低頻各自的優(yōu)勢(shì)，將掌紋紋理和掌脈紋理進(jìn)行了比較完美的融合，達(dá)到了在同一副圖像中同時(shí)呈現(xiàn)兩種紋理和兩種紋理變化規(guī)律的融合圖像。該方法大大增加了可用于身份識(shí)別的有效特征的數(shù)量，有效提高了識(shí)別效率。
【IPC分類】G06K9/00
【公開號(hào)】CN105335706
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510676727
【發(fā)明人】湯永華, 苑瑋琦
【申請(qǐng)人】沈陽工業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年2月17日
【申請(qǐng)日】2015年10月16日