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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：一种基于LBP与NMI有机耦合的指静脉识别方法，包括：S1、获取指静脉的原始图像P1；S2、提取手指静脉ROI图像并预处理得到指静脉预处理图像P′1；S3、对ROI图像PROI进行相应预处理，得到图像P2；S4、对预处理后的指静脉图像P2进行图像增强处理；S5、将S4处理过后的图像分成八块2*4区域，提取其LBP值并将其用直方图表示，得到LBP直方图向量S6、为了计算NMI值，将LBP直方图向量转换为n*n的LBP矩阵T；S7、对LBP直方图矩阵T使用NMI算法计算得到LBP直方图向量的NMI值Ni；S8、将获取到的Ni与数据库中的NMI值Nj依次进行比对，计算两者之间的差值Δp。

主权项：1.一种基于LBP与NMI有机耦合的指静脉识别方法，包括以下步骤：S1、获取待识别指静脉的原始图像灰度图，得到指静脉原始图像灰度图P1；S2、对指静脉原始图像P1进行ROI的提取并对该ROI使用本发明中需要用到的预处理方法得到指静脉预处理图像P'1，包括如下具体步骤：S21、在指静脉原始图像P1中使用高斯滤波去除部分噪声，卷积核尺寸为3*3，得到去除噪声的原始图像P11；其中高斯模糊的公式如下，σ是正态分布的标准差： S22、对去除噪声的原始图像P11使用拉普拉斯算子进行边缘检测得到具有手指静脉边缘信息的图像P12；其中，拉普拉斯算子卷积公式如下，G为卷积后的图像矩阵，A为待卷积的图像矩阵： S223、将含有手指静脉边缘信息的图像P12进行分水岭算法即图片增强处理；其中，分水岭算法的公式如下：dsti＝saturateuchar|α*srci+β|3S224、以手指的边缘线作为参考拟合一条手指的中线，以该中线与水平方向X轴的角度为旋转角度θ对指静脉图像P11进行旋转矫正得到P13。S23、根据处理后的图像P12中的边缘线可以定位手指静脉ROI的径向尺寸；S24、根据手指关节的透光性可以定位手指静脉ROI的轴向尺寸；S241、以固定步长计算旋转矫正后的原始图像P13的每一列的累加灰度值，由于手指关节的透光性因此累加灰度值最高的列则为关节所在位置，以此定位指静脉纹路的轴向尺寸；S25、在旋转矫正后的原始图像P13中截取S23中的径向尺寸以及S24中的轴向尺寸以获取ROI图像PROI。S3、对ROI图像PROI进行相应预处理，得到图像P2，包括如下具体步骤：S31、使用高斯滤波，卷积核尺寸为3*3，进一步对PROI进行去噪处理；S32、使用双线性插值法对去噪后的PROI进行尺寸归一化处理，归一化后像素数为300*200；S33、对尺寸归一化处理后的图片进行灰度归一化处理得到预处理后指静脉图像P2；S4、对预处理后的指静脉图像P2进行以下图像增强处理，得到图像P3，包括如下具体步骤：S41、首先使用限制对比度自适应直方均衡化CLAHE算法对预处理后的指静脉图像P2进行图像增强处理得到经过CLAHE处理后的图像P21；其中，CLAHE算法公式如下： S42、在进行CLAHE增强后使用Gabor滤波算法对图像P21进行纹路增强。其中，Gabor滤波算法公式如下： λ为波长；θ为Gabor并行条纹方向角度；ψ为相位偏移；γ为长宽比；S5、将S4处理过后的图像分成八块2*4区域，提取其LBP值并将其用直方图表示，得到LBP直方图向量包括如下具体步骤：S51、将图片转换为数字矩阵并将其分为两行四列，共八块区域；S52、分别计算该八块图像的LBP值分别为S53、计算出LBP值后绘制出各区域的LBP值直方图；S54、将八个区域的LBP直方图串联汇总为一个LBP直方图；S55、将LBP直方图转换为LBP直方图向量S6、为了计算NMI值，将LBP直方图向量转换为n*n的LBP矩阵T，包括如下具体步骤：S61、计算LBP直方图向量的元素数N；S62、取n为该直方图向量转换为n*n的LBP矩阵T的边长大小；S63、通过原始图像分块的像素数计算矩阵的边长n，生成LBP直方图矩阵T。S7、对LBP直方图矩阵T使用NMI算法计算得到LBP直方图向量的NMI值Ni，包括如下具体步骤：S71、计算矩阵T的质量mfi,j；其中fi,j为矩阵T中位于i行j列位置的元素值；S72、计算矩阵T的重心其中，重心位置计算公式如下： S73、计算矩阵T围绕重心的转动惯量其中，转动惯量的计算公式如下： S74、对矩阵T使用NMI算法计算出矩阵T的归一化转动惯量值Ni；其中，NMI算法的计算公式如下： S8、将获取到的NMI值Ni与数据库中的NMI值Nj依次进行比对，计算两者之间的差值Δp，包括如下具体步骤：S81、计算Ni与Nj两值之间的差值为Δp；S82、若所有差值Δp均大于阀值T，则认为匹配失败，反之则匹配成功。

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