生物識別技術是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等密切結合，利用人體固有的生理特性(指紋、人臉、虹膜等)和行為特征(筆跡、聲音、步態等)進行個人身份的鑒定[1]。人體手指靜脈識別技術是根據人體骨骼和肌肉組織對紅外光吸收強弱的特點，選擇當近紅外光的入射光波長在720 nm~1 100 nm時,照射手指可較好地突顯出靜脈血管，并由一臺CCD像機拍攝手指靜脈圖像來進行個人身份認證。手指靜脈識別系統以采集人手內部的靜脈血管作為數據，具有非接觸式、設備成本低廉等優點,并且人的手指擁有比手背更為豐富的靜脈對象，可以同時采集多個手指信息進行識別,以提高識別率。所以將手指靜脈識別作為一種身份認證方式，應用于信息安全等領域具有非常重要的現實意義。

    在采集手指靜脈圖像的過程中，光照強度和手指厚度的不均勻性，導致采集到的圖像光強度不均勻、對比度較差，造成手指靜脈血管和背景的界限不明顯,對靜脈分割和特征識別等處理有很大的影響。針對手指靜脈圖像對比度低、光照不均的問題，采用直方圖均衡化[2-4]方法以及基于頻域的同態濾波[5]算法都能很好地對光照不均的問題進行處理。但圖像分割一直以來都是圖像處理的難點，沒有通用的算法可以滿足圖像的多樣性變化。目前，已有研究針對采集質量良好的手指靜脈圖像提出一些分割算法，但針對低對比度的靜脈圖像如何分割的問題，目前還沒有理想的解決辦法。
    本文基于對手指靜脈圖像特征的分析，采用自適應閾值的同態濾波算法消除光照不均勻的問題，然后在WELLNER P D提出的快速自適應閾值分割[6]的基礎上，提出新的變權重判別函數，改進處理效果。實驗選取真實手指靜脈圖像為處理對象，通過定性和定量分析來比較不同的算法。
1 自適應同態濾波算法
    受光照不均的影響，手指靜脈圖像中間部分亮度偏大、兩邊亮度偏暗，造成靜脈的部分信息丟失。
    自適應同態濾波算法是針對同態濾波自身算法的局限性提出的一種智能對比度增強的算法，其在增強圖像對比度的同時，可消除光照不均，保留圖像的細節,處理結果如圖1所示。

2 手指靜脈分割
    常用的閾值方法有大津法(Otsu)[7]、局部動態閾值算法(NiBlack)[8]及二維最大熵[9]閾值算法。
    Otsu算法基本思想：選取最佳閾值t,使得不同類間的分離性最好。首先基于直方圖得到各分割特性值的概率，并以閾值變量t將分割特征值分為兩類，然后求出每一類的類內方差及類間方差，選取使類間方差最大、類內方差最小的t作為最佳閾值。
   
2.1 快速自適應閾值分割
    從機器視覺的角度出發，人眼在區別目標物和背景時，是依據所觀察到的目標物及其周圍背景的灰度值差異[10]來區別的。因此用機器語言模擬人眼的觀察角度是最直接、最簡單的方法，也是目前大多數機器視覺軟件采取的方法。快速自適應閾值分割算法的基本思想是通過對每個像素周圍或者掃描順序上其他點的平均值來確定閾值后，再對像素的像素值進行修改(0代表黑色表示圖像的靜脈，255代表白色表示圖像的背景)。從人眼的視覺角度出發，可以發現灰度值越是靠近人們所感興趣的目標物重要性越高，而偏離分割物的灰度值則相反。因此，可以采取變權重的方法，使用遞歸調用來加快處理的效率。
    變權重方法使得像素點離目標物的距離和其重視程度成反比。距離越近，則受權重的影響越大；距離越遠，則受權重的影響成線性減小。變權重函數的推導公式如下：
    
　    圖8為細化后圖像的局部圖，可明顯看出分叉點處有像素的冗余。目前常用的算法是用多個模版進行迭代[12]消除冗余點，但是這個算法比較耗費時間。本文則采用鏈表，直接對每一個像素的四鄰域進行處理。算法描述如下：

    本文對手指靜脈圖像分割算法進行了優化。該算法的核心是先通過自適應同態濾波算法,把光照不均勻的圖像進行增晰，采用快速自適應閾值算法提取靜脈信息。實驗結果表明，選擇本文改進后的同態濾波算法，可以得到較好的圖像增強效果。通過自適應閾值分割算法，可以很好地提取靜脈信息，最大限度地消除偽靜脈的影響。通過與其他圖像分割的方法進行定性、定量比較證明，本文的圖像分割方法更為實用。
參考文獻
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