基于niblack改进算法的静脉识别特征提取

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1、基于NIBLACK改进算法的静脉识别特征提取郑均辉，喻恒（平顶山学院计算机科学与技术学院，河南平顶山467000）摘要：静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术，为了满足静脉识别中的特征提取需求，对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理，然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足，提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。实验证明，该方法能有效消除传统方法中噪声过多、纹络断裂的现象，克服光强因素对图像提取的影响，保持完整清晰的静脉纹络结构，从而满足后续识别工作的需要。.jyqk时，可以较好地

2、穿透骨骼和肌肉，凸显手背血管的结构[1]，从而进行有效的特征识别。手背静脉识别系统是通过对静脉的图像采集，然后提取出整个静脉的结构，再由一系列识别算法，达到对人的身份识别。在对图像的采集过程中，由于采用的是红外CCD摄像机，光强对图像影响较大，光照过强会使静脉偏亮而模糊，光照偏弱又会导致静脉和背景混淆，整体偏暗。同时每个人手背静脉的粗细，表面皮肤厚度不同，以及手背本身具有的弧度会使图像光照不均匀，都会对采集的静脉轮廓清晰度产生影响，因此需要对图像进行处理，提取比较清晰完整的手背静脉结构图，为下一步的准确识别创造条件。2基于CLAHE的静

3、脉图像增强由于静脉隐藏在皮肤表层以下，静脉图像的对比度往往不高，直接提取静脉纹路进行二值化，将会导致丢失部分可用静脉信息或者误将背景作为静脉结构，对后续识别影响很大[2]，因此需要对图像进行增强处理。图像增强的方法，一般分为空间域增强和频域增强，其中空间域增强法中的直方图均衡（HE）一直是简单实用的工具。直方图均衡简单有效，包括全局法和自适应法（AdaptiveHE，自适应直方图均衡化）。在实际的应用中，有些图像对比度比较低，全局法效果不佳。为了解决这一实际问题，Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法（LocalAdaptiveHE，

4、LAHE）对图像的灰度增强[3-4]。但是该方法只考虑每一个局部窗口内像素，而窗口外的像素往往被忽略，为了进一步解决这种现象，Cromartie等又提出了对比度受限的局部直方图均衡法[5]（Contrast-limitedAdaptiveHistogramEqualization，CLAHE）。CLAHE结合了自适应直方图均衡和对比度受限2种方法，从整幅图像的视觉效果出发，既考虑了窗口内像素直方图又考虑了窗口外的像素，使图像增强效果适应性更好，效果也更突出。该方法表达式为：hij(r)=αhohamedShahin博士提供的手背静脉图像

5、数据库进行实验分析。为了消除静脉库原图像静脉周围背景对图像增强的影响，首先对静脉图像进行ROI（RegionofInterest）处理，提取出静脉区域图像，如图1（b）所示。图1（c）采用全局静态直方图均衡法，可以看出因局部光强不同，静脉图像增强效果不均匀，这会使后期的二值化处理丢失大量信息。图1（d）采用CLAHE算法增强后，静脉图像灰度对比均匀，纹理和特征清晰，有利于在图像分割时保留大量的细节特征。如图2对比发现，直接对静脉图像进行传统的NIBLACK二值化会出现大量的噪声点和脉络断纹，同时丢失很多细节特征，如图2（b）所示。直接对

6、图像进行直方图均衡增强，也会因光强不均丢失静脉部分结构特征，如图2（c）所示，图像右下方因局部光照过强使得增强后的图像在二值化后丢失一部分静脉纹络结构。本文采用基于CLAHE的图像增强算法和改进的NIBLACK二值化的方法，如图2（d）所示，得到的静脉结构纹理清晰，细节特征完整，脉络连续。改变传统的增强算法二值化后引起的伪噪声、断纹以及静脉图像特征丢失现象，消除传统方法的缺陷，有利于后续对于静脉的识别工作，提高整个静脉识别系统的准确率。5结语在手背静脉提取过程中全局直方图均衡是比较常用的图像增强算法，但对于手背静脉图像光照不均匀的情况处

7、理效果不好，传统的NIBLACK二值化算法也存在着容易产生噪声块，结构断纹和无法确定图像边缘二值化阈值的缺陷。针对这种情况，本文提出利用CLAHE增强图像，并采用局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法对图像进行二值化。实验证明，本文算法提取的静脉图像脉络清晰，保留了因光照不均而易丢失的特征细节，消除了噪声块和脉络断纹的现象，因此本文算法是一套有效的静脉提取算法，对提高系统的识别率和正确率提供了可靠保证。.jyqkentmethodsandtheirevaluation[J].ImageandVi-sionputer，1993（11

8、）：385-391.[6]郑伟，康朝红.基于梯度的低对比度X线图像分割方法[J].通信技术，2009，42（1）：292-294.[7]NIBLACKageprocessing[J].Appliedputi