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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：本发明提出了一种基于主动轮廓法的指静脉图像感兴趣区域分割方法，包括以下步骤：步骤1，利用水平Sobel算子检测手指边缘，获得一系列最大响应值点作为标记手指边缘的初始水平点集；步骤2，通过Chan‑Vese模型对初始水平点集进行迭代处理，得到含有小面积连通域的手指边缘图像；步骤3，通过后处理操作，并结合连通域分析，对小于110图像大小的连通域进行去除处理，得到手指静脉图像分割掩膜，完成对感兴趣区域的分割。本发明方法是从局部扩展到全局的一个过程，具有更好的鲁棒性，再配合部分形态学操作及连通域分析处理，得到了十分理想的效果。

主权项：1.一种基于主动轮廓法的指静脉图像感兴趣区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用水平Sobel算子检测手指边缘，获得一系列最大响应值点，作为标记手指边缘的初始水平点集；步骤1.1，对采集到的手指静脉图像进行高斯滤波处理，所得图像记为F；步骤1.2，对步骤1.1中所得图像F，利用水平Sobel算子对整张图像进行卷积操作，得到指静脉图像水平梯度图记为G；选择水平梯度图像G某一列作为基线，寻找其上部分与下部分最大响应值，以此类推，对Sobel算子具有最大响应值的一系列水平点记为初始水平集；步骤2，通过Chan-Vese模型对初始水平点集进行迭代处理，得到含有小面积连通域的手指边缘图像；所述Chan-Vese模型包括：获取的初始水平点集记为；通过变分法思想对得到的初始水平集作公式（1）的迭代处理，寻找Chan-Vese模型中的能量函数的最小值： （1）其中，为水平集函数的泛函，表示待求的二维平面曲线，表示常数项参数，表示已知的二维平面曲线，表示阶跃函数；为添加微小扰动项，得： 表示中的被积函数；当泛函为极小值时，满足： 在保证与的方向相反时，实现： 得到表达式的梯度下降流： 结合公式（1）的迭代表达式，水平集得到： 以梯度下降流的稳定解作为变分问题对应的Euler-Lagrange方程的解，进行迭代处理： 即可得到含有小面积连通域的手指边缘图像；步骤3，通过后处理操作，并结合连通域分析，对小于110图像大小的连通域进行去除处理，得到手指静脉图像分割掩膜，完成对ROI的分割；步骤3具体包括：步骤3.1，对步骤2中得到的手指边缘图像执行膨胀及腐蚀操作；步骤3.2，对膨胀及腐蚀操作后的图像，结合连通域分析，去除图像中存在的小于110图像大小的连通域；步骤3.3，将步骤3.2中得到的上下手指边缘，与使用Sobel边缘检测算子检测到的上下手指边缘进行相加并取中值，得到完整的手指边缘处理结果，即手指静脉图像分割掩膜。

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百度查询： 长春工业大学 一种基于主动轮廓法的指静脉图像感兴趣区域分割方法