静脉灰度图像拓扑特征提取方法

摘要：

二值化处理作为静脉识别中关键步骤不可避免会造成特征信息的部分减损,为了克服这种情况,文中提出一种跳过二值化过程直接对静脉灰度图像进行拓扑特征提取的新方法,该方法首先根据像素的邻域信息计算图像的方向场极值图(EGDF,extreme graph of directional fields),并利用预先定义的约束模板集从EGDF中逐步提取出静脉主脊,然后在设定的范围约束图中,利用最大邻域点跟踪算法从静脉主脊的各个端点开始搜索从而获得静脉次脊,最后由静脉主脊和静脉次脊组成了静脉灰度图像的全部拓扑特征.通过对比实验,发现文中算法提取的静脉拓扑特征优于常规组合方法即二值化后再进行骨架提取得到的静脉拓扑特征,且克服了基于新小波函数的对称分析法中无法提取漂浮静脉纹路以及将两条相距较近的纹路误识为一条纹路的问题.因此,是一种有效的静脉灰度图像拓扑特征提取方法.

关键词：静脉识别、特征提取、方向场

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广东省科技计划;中央高校基本科研业务费专项华南理工大学项目

在线出版日期：2012-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：324-337