CN1714366A - 确定皮肤纹图像中的重要区域的方法 - Google Patents

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Abstract

在一种确定皮肤压痕图像中的重要区域的方法中，皮肤有脊和谷，且图像采用图像数据的形式，图像数据的第一个值域内的值分配给了脊，而图像数据的第二个值域内的值分配给了谷，整个图像的值朝着第一个值域的方向移动。整个图像分成微块。将各个微块的移动值的平均值与一个参考值相比较。其平均值在第一值域方向上偏离于所述参考值的那些微块至少被初步认为属于重要区域。

Description

确定皮肤纹图像中的重要区域的方法
技术领域
本发明涉及一种确定皮肤纹图像中的重要区域的方法，其中皮肤纹有脊和谷，并且图像采用图像数据的形式，图像数据的第一个值域内的值分配给了脊，而图像数据的第二个值域内的值分配给了谷。
背景技术
为了自动检测皮肤纹图像特别是指纹，人们用一个传感器扫描要被成像的皮肤区域，特别是指尖。皮肤区域位于一个在光扫描的情况下是透明的表面上。然而，传感器的检测区域通常是矩形的，重要区域(region of interest)通常不占据传感器检测的整个区域。因此出现了多个图像片断，这种情况会干扰后来的评估。
因此本发明的一个目的是确定该重要区域，致使后来的图像处理步骤被限定到包含于重要区域中的信息上。
发明内容
根据本发明这个目的是这样实现的，即整个图像的值朝着第一个值域的方向移动，整个图像分成微块(tile)，将各个微块的移动值的平均值与一个参考值相比较，在第一值域的方向上其平均值偏离于参考值的那些微块至少在初步的基础被认为属于重要区域。
可以用不同类型的传感器扫描皮肤纹图像，例如光传感器、电容式传感器或者压力传感器。在光传感器的例子中，指纹中的被称为谷的凹陷可以是亮的，而脊(凸起)可以是暗的。然后，因此第一个值域必须指定给较低亮度的值，而第二个值域必须指定给较高亮度的值。另外，背景，即不属于重要区域的区域，根据本发明所应用的方法，在光传感器的情况下可以是亮的或者是暗的。
根据另一个发展，可以执行值域的特别有用的移动，其中，为了移动多个值，每一个微块被***成多组像素，其广泛均一地分布在多个微块上；其中对于每一个微块和每一组，形成了相应值的最小值；其中对于每一个微块，借助于所述各组的最小值计算其平均值，其中平均值作为各个微块的特性而被存储。
根据本发明的上面表述的方法也可以进一步发展，其中对于还没有认为属于重要区域的微块，计算不变的图像数据中的每一个微块中的灰阶值的方差；并且其中这些微块的评估被以如下的方式作为平均值、方差和一个参考值的函数：能通过一个合适的大方差补偿平均值和参考值之间的差，该差自身表示不属于重要区域，及能通过一个合适的小方差补偿一个表示属于重要区域的差。这个进一步的发展也允许检查更多的微块以确定它们是否属于重要区域。
另一个发展包含了以下事实：然后检查每个微块以确定围绕该微块的多于五个或者少于六个的微块是否已被估定为属于重要区域，其中在多于五个微块的情况下，被检查的微块被估定为属于重要区域，而在少于六个微块的情况下，被检查的微块被估定为不属于重要区域。因此，先前被视为属于重要区域但是位于重要区域之外的分散微块被抛弃，及应该被计为重要区域的一部分但是到目前为止也没有被据此估定的各个微块被包括在重要区域中。已经证明对于这个步骤被重复三次是特别有用的。
如果将指尖按压在一个平面上，可以假定重要区域具有无洞和无大“口(inlet)”的形式。这样的形式的特征也在于每一个水平直线和每一个垂直直线仅仅与重要区域交叉一次。
为了获得这样一个重要区域，根据本发明的方法的另一个发展的特征在于：针对“口”，对到目前为止已确定的重要区域进行研究，并且位于“口”中的微块被假定为属于重要区域。这个方法可以特别有利地被执行，即在目前为止已确定的重要区域的每一侧，从该侧的两端开始的指针在每种情况下都定位在已确定为属于重要区域的最外部微块上，其中指针彼此相向地行进，并且一行一行地选定一个更朝外微块的位置，或者在一个“口”的情况下保持相同的位置，及直到这些指针会合为止的指针的路径形成了最后的重要区域的相应边缘。
附图说明
现在参考在图中示出的实施例的例子来对本发明作进一步描述，然而，本发明并不限定于此。在图中：
图1显示了本方法的不同阶段中的指纹图像；
图2和图3是根据本发明用于执行该方法的一个程序的流程图；
图4是一个用于执行第一个方法步骤的示意性表述；和
图5是一个用于执行另一个方法步骤的示意性表述。
具体实施方式
在图示的实施例的例子中，假定指纹中的谷1较亮而脊2是暗的。一个带有亮的背景3的图像4也就产生了。这样一个图像显示在图1a中。首先，该图像无重叠地分成正方形微块，该微块包含例如8×8的像素并且可以在图1b到图1d中看到。通过在那些属于重要区域的概率更高的区域内平衡使用最小值和平均值，这些微块被变暗。下面参考图4解释一个特别有用的变暗类型。每一个微块被分成多个组G1到G8，在图4中仅仅示出一微块。有意使这些被单独提取的组的每一个尽可能均匀地分布在多个微块上。如果将所有的组G1到G8组合起来，就产生了原始微块，这样微块的每一点正好出现在一个组中。
图4显示了一个8像素乘以8像素的微块的例子。对于每一个微块和每一组，形成了各个点的最小灰阶值。然后借助于组的最小值计算每个微块的平均值。这个平均值作为微块的“变暗”的特性被储存。得到的图像是变暗的、低结构的、被栅化的指纹形式，其中重要区域通常容易看到。通过平衡使用最小值和平均值，脊对变暗有很大的影响，而在重要区域的外部区域中很少有变化发生。同时，平均值形式阻止了重要区域外部的各个暗点(独特的点)产生暗的微块。
为了进一步解释变暗过程，下面参照根据图2和图3的流程图。在步骤11开始之后，在步骤12输入指纹、随后进行的处理所需要的一个参数a和多个变暗掩模。后者表示图4所示的组。然后，在程序单元步骤13中，变暗过程是一个微块接着一个微块地执行，其中如上面所描述的，使用平均值和最小值，并且针对每个微块产生一个值x(T)。在下面的程序步骤14中，所有值x(T)被缩放，致使它们采用了0和1之间的值域。
为了比较值x(T)，需要一个参考值xref，这个参考值根据应用情形可以被固定地预先设定或者是在每一种情况下从图像内容中计算出来。为此，在步骤15中程序出现了分支，这取决于将要用于计算的是否为固定的预定(静态)参考值xref。如果不是这种情况，那么在步骤16中计算参考值xref。
假定其值x(T)小于xref的这些微块属于重要区域。相应的分支步骤17在循环18中产生，对于所有的微块都要通过循环18。这些微块在图1b中是黑的。
对于那些不能满足上述条件的微块，在步骤19中计算方差v(T)。此外，在步骤20中确定所有方差，即所有的微块的最大方差vmax。同样的对于所有的微块，在循环18之后经过循环21，在循环21中又提供一个象分支17一样的分支22，以确定哪些微块应该被认为是属于初步的重要区域。对于不满足该条件的微块，在步骤23执行一个检测以确定是否A＞B。A是方差v(T)/vmax乘以参数a的结果并且B＝(xref-x(T))2。
如果A＞B，这就意味着按照定义位于初步假定的重要区域之外的相应的微块具有一个可能是指纹的结构。因此在这种情况下，在步骤24中将该相应的微块认为属于初步的重要区域。如果不能满足条件A＞B，在步骤25中将该相应的微块记录为不属于重要区域。例如图示在图1c中示出了这种情况，其中不属于重要区域的区域是黑的，且初步的重要区域包含随后要被测试的指纹。然而，初步的重要区域的边缘仍然是完全不规则的。这些不规则的微块(例如凸起的微块)会干扰随后的评估。
如下面所描述的，对于循环33，在其中经过了一个循环34，重要区域的边缘因此被平滑或者排除了在以前的方法步骤中已被认为是属于重要区域但是却位于这个表面之外的单独微块，或者相反情形的微块。为此，在步骤26(图3)检查至少6个紧邻的微块是否已被认为是属于初步的重要区域。如果情况是这样的，则在步骤27确定相应的微块属于重要区域，否则在步骤28所述微块被识别为不属于重要区域。这种情形在图1d中进行了图示。
下面的程序步骤29、30、31被设计用于在初步的重要区域中排除“口”和洞。为此，首先在步骤29计算初步的重要区域的各向异性的凸壳的左边缘。在步骤30计算右边缘，且在步骤31将左边缘和右边缘之间的所有微块被指定给最终的重要区域。在步骤32中程序结束。
参照图5更详细地解释了产生带有各向异性的凸壳的重要区域的过程，该过程在程序步骤29到31(图3)中执行。图5显示了整个图像表面4被分成了微块，其中阴影微块形成了初步的重要区域。总计产生了四个指针，其中两个指针42、43开始于顶行，并且两个指针44、45开始于底行，然后每一个指针分别一行一行地或向下或向上移动。指针42至指针44定位在最外面的左边或右边微块的特定行上，但是不能分别的移到右边或者左边。这样，对指针42产生了一个直到点46的路径，并且对指针44产生了到相同点46的路径，在这一点它们会合。对于指针43和指针45也同样采用这种方法。由各个指针走过的路径表示最终的重要区域的左边缘和右边缘。除了可以忽略不计的偏差外，最终的重要区域因此没有“口”和洞。

Claims (7)

1、一种确定皮肤印记图像中的重要区域的方法，该皮肤有脊和谷，且图像采用图像数据的形式，在图像数据中的第一个值域内的值被指定给脊而图像数据中的第二个值域内的值被指定给了谷，其特征在于：整个图像的值按朝向第一个值域的方向移动，整个图像分成了微块，将各个微块的移动值的平均值与一个参考值相比较，及其平均值在第一值域方向上偏离于所述参考值的那些微块至少被初步认为属于重要区域。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：为了移动所述值，每一个微块分成多组广泛均一地分布在微块上的像素；并且对于每一个微块和每一组，形成相应值的最小值；对于每一个微块，借助于组的最小值来计算平均值，并将平均值作为相应微块的特性进行储存。
3.如权利要求1或者2中的一个所述的方法，其特征在于：对于还没有被认为属于重要区域的微块，计算不变图像数据中的每一个微块内的灰阶值的方差，并且作为平均值、该方差和一个参考值的函数以如下的方式执行来这些微块的评估：能通过一个合适的大方差来补偿平均值和参考值之间的差，该差自身表示不属于重要区域，及能通过一个合适的小方差来补偿一个表示属于重要区域的差。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：然后检查每一个微块以确定其周围多于五个或者少于六个的微块是否已被评定为属于重要区域，其中在多于五个的情况下，所检查的微块被评定为属于重要区域，而在少于六个的情况下，所检查的微块被评定为不属于重要区域。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于如权利要求3所述的步骤被重复三次。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于研究到目前为止已确定的重要区域中的“口”，并且位于“口”中的微块被假定为属于重要区域。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：在目前为止已确定的重要区域的每一侧，从该侧的两端开始的指针在每种情况下都定位在已确定为属于重要区域的最外部微块上，其中指针彼此相向地行进，并且一行一行地选定一个更朝外微块的位置，或者在一个“口”的情况下保持相同的位置，并且直到这些指针会合为止的指针路径形成了最后的重要区域的相应边缘。
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