基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割

发布时间：2017-10-11 05:39

  本文关键词：基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割

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【摘要】：针对灰度不均匀、对比度低、边缘信息较弱的图像中的手指静脉纹路提取问题,提出了一种基于Hessian矩阵的手指静脉图像分割方法。该方法首先将高斯滤波器的二阶导数与原图像卷积得到了各像素点的Hessian矩阵,通过Hessian矩阵的迹初次滤除了非静脉区的像素点,接着求出了余下像素点Hessian矩阵的特征值,利用静脉区特征值所要满足的条件二次滤除非静脉区像素点,最后选取了多尺度下静脉区各像素点的最大特征值作为输出特征值,将区间内所有尺度下的特征值图进行了融合,经过二值化处理、形态学滤波处理得到了手指静脉纹路。研究结果表明,该算法能够较完整地提取宽度不一的手指静脉纹路,将静脉区域和非静脉区域分开,伪静脉像素点较少;同时,不需要遍历所有像素点的Hessian矩阵求其特征值,手指静脉图像分割速度比未优化静脉纹路提取算法快了0.036 5 s。
【作者单位】： 福州大学机械工程及自动化学院光学/太赫兹及无损检测实验室;福建省医疗器械和生物技术重点实验室;浙江省机械工业情报研究所;
【关键词】： 手指静脉识别 图像分割 Hessian矩阵
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51675103) 教育部高等学校博士学科点科研基金(博导类:20133514110008) 国家卫生和计划生育委员会科研基金(WKJ-FJ-27) 国家质检总局科技计划项目(2011QK216) 福建省杰出青年基金滚动项目(2014J07007) 福建省质量技术监督局科技计划项目(FJQI2014008,FJQI2013024) 福建省高等学校学科带头人培养计划(闽教人(2013)71号) 福建省自然科学基金项目(2015J01234)
【分类号】：TP391.4
【正文快照】： 0引言手指静脉识别是一种新的生物识别技术,通过提取手指静脉图像中的静脉特征来实现身份认证,具有活体识别、高安全性、易使用等特点[1]。手指静脉图像分割是手指静脉识别技术的重要环节,该环节是将静脉区域和非静脉区域分开,从而得到只含有手指静脉纹路的二值图像,其分割结

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 王保生;陈宇飞;赵卫东;周强强;;基于水平集的手指静脉图像分割[J];计算机应用;2016年02期

2 曹容菲;王醒策;武仲科;周明全;田l，

本文编号：1010832