手背静脉图像增强算法探究

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1、手背静脉图像增强算法探究摘要静脉身份识别技术是将皮肤下的静脉血管作为身份特征进行身份识别的技术。采用MATLAB进行了模拟实验，获得了良好的纹理分割效果。关键词手背静脉特征识别；图像增强；阈值分割中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1671-7597(2013)13-0057-01文章主要解决以下几个方面的问题：首先，取样拍摄到的自然场景，手背只占场景中的一个区域，其余的部分为背景。为了避免误将背景提取为手背静脉特征，需要提取出来的有用区域一手背静脉区域，这个步骤称为手背静脉区域的采集。其次，从CCD红外摄像仪采集到的原始静脉图像

2、，受外界因素如可见光、识别系统以及个人手背内部等因素的影响，一定会存在一些噪声，如椒盐噪声、扫描线噪声等等，进行提取静脉特征前需要滤除这些噪声。1对手背静脉图像的有效提取2基于直方图的图像增强通过对灰度图像直方图的处理，可以对图像的灰度分布进行调整；进而有助于对手背静脉图像的阈值进行分割。利用直方图的灰度分布能有效地增强图像的对比度，对直方的统计数据进行修改，以改变在图像中对应各点的灰度值，来迗到图像增强的目的。手背静脉图像的灰度值范围集中在某段范围内，不能延展到所有的灰度范E2.1对比对拉伸假定一幅图由于静脉成像时光照不足偏暗，例如，本实

3、验用图的灰度范围为50〜150左右称这种情况为低对比度，即灰度值间距不大。灰度对比度扩展就是把集中在某个灰度区间内的灰度值拉开，使得该范围内的像素黑白分布更均匀，亮的更亮，暗的更暗，从而迗到增强对比度的目的。原到来伸到0〜255后的结果。2.2直方图规定化一幅静脉图像通过灰度变换后，使其具有特定的直方形式。比如，是变换一幅图像灰度，使与每一标准图像具有相同的直方图，或是图像具有某一特定函数形式的直方图。2.3直方图均衡化3静脉图像去噪4静脉图像二值化算法4.1单阈值最大类间方差(0TSU)算法单阈值最大类间方差分割算法是一种自动确定阈值的方

4、法。该方法具有简单、处理速度快的特点。对于根据0TSU阈值分割法分割出的手背静脉二值图像可以大致提取出手背静脉特征，但所提取的特征不能推广。4.2阈值图像法5总结本文介绍了对人体手背静脉图像的预处理。本文采用像截取、直方图均衡化、维纳滤波、阈值图像法等，保证了像预处理和图像分割的速度和精度，经过一系列的步骤得到了比较清楚地二值图像，为静脉识别后期的特征提取和匹配做了较为良好的铺垫。参考文献[1]顾聚兴.用于人员识别的手指红外静脉图[J].红外杂志，2004(3)：22.[2]姚吉.手背静脉识别图像的预处理方法研究[J].长春：长春理工大学，

5、2009：1-4.[3]王科俊，丁宇航，王大振.基于静脉识别的身份认证方法研究[J].哈尔滨：哈尔滨丁业大学自动化学院，2005.[4]张晋阳.手背静脉红外图像特征识别算法的研究[J]上海：同济大学，2007.[5]朱从虎.低质量手背静脉图像的增强和分割[J].安徽：安徽大学，2011(4).作者简介黄锐(1989-)，男，天津人，本科，研究方向：图像处理。