自然光环境下的掌纹图像的主线提取方法研究

摘要

随着科技的发展，生物特征技术在生活各个领域使用越来越广泛。生物特征技术相比传统的身份认证技术，具有更高的唯一性、稳定性、普遍性等优点。而掌纹识别技术是生物特征识别技术领域里新兴的一个技术，因其每个人的手掌的掌纹具有唯一性、固定性、稳定性、普遍性、可采集性，而且掌纹信息较为丰富等特征，这使得掌纹识别技术能够被大众普遍接受，掌纹识别技术成为了生物特征识别领域的一大研究热点。而掌纹主线具有丰富的掌纹信息，相比手掌乳突纹、三角点、皱褶等其他掌纹信息，主线具有更稳定、更易提取等特点，所以对掌纹主线进行提取认证能够作为掌纹识别技术中个人信息的特征识别。　　而现有的绝大多数掌纹识别技术均是在特定光的背景下，固定住手掌位置的接触或非接触式的方式采集掌纹，论文研究的是对在自然光环境下，不固定住手掌位置的非接触式方式采集的掌纹图像进行主线提取。具体的研究内容和结果如下：　　(1)对掌纹感兴趣区域进行提取，用改进的种子算法对掌纹图像进行定位，再运用Sobel算子对图像滤波后再定位，然后将两种定位方法定位的区域合并，得到含有手指区域的图像。再根据计算图像几何特征的矩形度和长宽比值，判断是否有手指区域进入要提取的区域中，再通过分析图像的垂直和水平灰度积分截取掌纹感兴趣区域。　　(2)对掌纹图像进行预处理，包括用一种基于垂直和水平灰度积分局部灰度自动校正使图片亮度分布更均匀，再对图片进行灰度化，提出用基于中值滤波和Sobel锐化滤波的加权运算法增强掌纹边缘纹线，再进行类判别二值化法，最后又利用基于水平灰度积分值对图像进行去噪。　　(3)对掌纹主线进行提取，首先运用中值滤波的原理对二值图像进行去噪处理，然后用数学形态学运算连接主线断裂的现象，再进行主线细化，最后进行连通域去噪提取出有效的主线。　　经大量实验证明，这种方法提取出来的主线有效、准确，且识别效果佳，能够满足实际的应用。

目录

声明

1 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2生物特征的身份认证技术

1.3掌纹识别技术

1.4研究现状简介

1.5本文研究的内容

2 掌纹识别系统及图像采集

2.1掌纹识别系统

2.2掌纹图像采集方法介绍

2.3小结

3掌纹感兴趣区域的提取

3.1常用的掌纹感兴趣区域图像提取方法

3.2本文所用的掌纹感兴趣区域的提取方法

3.3小结

4掌纹图像预处理

4.1图像灰度化

4.2基于灰度积分的局部灰度自动校正

4.3基于中值滤波和Sobel算子的加权运算的滤波

4.4掌纹图像二值化

4.5基于灰度积分的掌纹去噪

4.6小结

5 掌纹主线的提取

5.1掌纹的线特征

5.2中值滤波处理

5.3数学形态学运算

5.4主线细化

5.5连通域去噪

5.6小结

6 总结与展望

6.1 本文研究工作及成果

6.2 进一步的研究工作

致谢

参考文献