KR101626835B1 - Method for processing vascular enhancement of finger-vein image and the apparatus thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a method and an apparatus for processing vascular enhancement of a finger vein image. The method is configured to rotate an image by using an edge property of the image which has photographed a finger vein and extract an area of interest centered on a blood vessel so as to process the vascular enhancement of the finger vein image through image processing which uses a Gaussian filter mask and a filter bank. Therefore, the method may enhance recognition accuracy of a finger vein.

Description

지정맥 영상의 혈관증강처리 방법 및 그 장치{METHOD FOR PROCESSING VASCULAR ENHANCEMENT OF FINGER-VEIN IMAGE AND THE APPARATUS THEREOF}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a blood vessel enhancement treatment method and apparatus,

본 발명은 지정맥 영상의 혈관증강처리 기법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지정맥 촬영 영상의 에지특성을 이용하여 영상을 회전시키고, 혈관 중심의 관심영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하는 영상처리를 통해 손가락 지정맥 영상의 혈관을 증강처리하는 기법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a blood vessel enhancement processing technique and apparatus, and more particularly, to a blood vessel enhancement processing method and device for enhancing a blood vessel enhancement processing of a finger vein image, And a method and apparatus for enhancing a blood vessel of a finger finger vein image through image processing using a bank.

다양한 생체 인식 기술 중에 하나인 지정맥 인식 기술이란 촬영부를 통해 취득한 지정맥 패턴 영상을 이용하여 개인의 아이덴티티(identity)를 식별하는 기술을 말한다. 인간의 정맥은 피부 바로 밑에 복잡한 형태를 가지고 위치하며, 여러 연구에 따르면 정맥의 패턴은 개개인에 따라 모두 다르며 나이를 먹어도 그 패턴이 변화하지 않는 것으로 알려져 있다.The finger vein recognition technology, which is one of various biometric techniques, is a technique for identifying an individual's identity by using a finger vein pattern image acquired through a photographing unit. Human veins are located in complex shapes directly beneath the skin. According to various studies, the pattern of the veins is different for each individual, and it is known that the pattern does not change with age.

따라서 최근 보안분야에서 지문이나 홍체인식의 문제점을 해결하기 위해서 개인의 인증을 위해 정맥을 이용한 생체인식기술이 적용되기 시작하고 있다. 정맥인식을 위한 인식장치 중에서도, 손가락 정맥인 지정맥의 패턴을 이용한 지정맥 인식장치는, 손바닥 정맥 인식장치 등 다른 정맥 인식장치와 비교하여 소형화가 가능하며, 타 기기에 조립이 용이하므로 다양한 분야에 응용이 기대되고 있다.Recently, in order to solve the problem of fingerprint or iris recognition in the field of security, vein-based biometrics technology is beginning to be applied for personal authentication. Of the recognition devices for vein recognition, the finger vein recognition device using the pattern of the finger vein as the finger vein can be miniaturized as compared with other vein recognition devices such as the palm vein recognition device and is easy to assemble into other devices. Application is expected.

그러나 지정맥 인식장치를 구성하는데 있어서 해결해야할 다양한 문제가 있으며, 그 중에서 지정맥 영상촬영시에 사용자의 자세에 따라 지정맥 영상이 기울어져 있으면, 특징점의 위치변화가 발생하게 되고, 이에 따라 인식성능이 저하되는 문제가 있다.However, there are various problems to be solved in configuring the finger vein recognition device. Among them, when the finger vein image is inclined according to the user's posture at the time of capturing the finger vein image, the position of the minutia point is changed, Is lowered.

이에 본 발명은 기존 지정맥 영상 인식장치의 문제점을 해결하고자, 지정맥 영상을 소벨(Sobel) 수평 마스크(에지 검출연산자)를 이용하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 파악하고 이를 이용하여 영상을 회전시킨다. 이후 지정맥 혈관이 집중된 영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하여 지정맥 영상의 혈관을 증강처리 함으로써, 상기 문제점을 해결하고자 한다.Accordingly, in order to solve the problem of the conventional finger vein image recognition apparatus, the present invention grasps the position of a start point and an end point of a finger width by using a Sobel horizontal mask (edge detection operator) . Then, a region in which the fistula vein blood vessels are concentrated is extracted, and the blood vessel of the finger vein image is strengthened by using the Gaussian filter mask and the filter bank.

이러한 기술적 내용과 관련한 기존의 선행기술문헌으로, 한국등록특허 제1354881호(2014.02.05.)는 지정맥 인식 장치 및 방법에 관한 발명으로, 생체 인식 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지정맥을 인식하되 센서에 접촉하는 손가락의 위치에 상관없이 지정맥을 인식할 수 있고, 사용자를 인증할 수 있는 지정맥 정보를 다양화하여 지정맥 인식의 정확도를 향상시킬 수 있는 지정맥 인식 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 선행기술은 지정맥의 혈관 패턴뿐만 아니라 임의의 부분 위치, 즉 분기점에서 종점까지의 원의 크기(반지름), 원의 개수 및 그 분기점에서의 혈관의 방향 등과 같이 지정맥의 특성을 가지는 데이터의 종류를 다양화할 수 있으므로, 스캔장치에 손가락을 등록 시와 동일하게 올려놓을 필요가 없어 사용자에게 편리성을 제공하는 것을 특징으로 한다.Korean Patent No. 1354881 (Feb. 21, 2014) is an invention related to a finger vein recognition device and method, and more particularly to a biometric identification device related to such a technical content, A finger vein recognition device and method capable of recognizing a finger vein regardless of the position of a finger contacting the sensor and diversifying the finger vein information capable of authenticating the user to improve the accuracy of finger vein recognition . The present prior art discloses a technique of extracting data of a vein pattern of a finger vein as well as a vein pattern such as the size of a circle from a branch point to an end point (radius), the number of circles, Therefore, it is not necessary to place the finger on the scanning device in the same manner as when the finger is registered, thereby providing convenience to the user.

또한, 한국등록특허 제1315646호(2013.10.08.)는 가이디드 가버 필터를 이용한 지정맥 패턴 추출 방법 및 장치에 관한 것으로, 상기 지정맥 패턴 추출 장치는 적외선 광을 이용하여 사용자의 정맥 패턴이 포함된 캡쳐 이미지를 획득하고, 캡쳐 이미지로부터 지정맥을 포함하는 관심영역을 설정하는 회전처리부, 기설정된 가이드 이미지를 이용하여 이미지 획득부에서 획득한 캡쳐 이미지에 대해 가이디드 필터링을 수행하여 캡쳐 이미지보다 화질이 개선된 가이디드 이미지를 출력하는 가이디드 필터부, 및 가이디드 이미지에서 능선의 형상을 추출하기 위한 가버 필터링을 가이디드 이미지에 대해 수행하여 필터링 이미지를 출력하는 가버 필터부를 포함 특징으로 한다.Korean Patent No. 1315646 (Oct. 20, 2013) relates to a finger vein pattern extraction method and apparatus using guided guard filter, wherein the vein pattern extracting apparatus includes a vein pattern of a user using infrared light A rotation processing unit for acquiring a captured image from the captured image and setting a region of interest including the vein from the captured image, a guidance processing unit for performing guided filtering on the captured image acquired by the image obtaining unit using the preset guide image, And a Gabor filter unit for performing Gabor filtering on the guided image to extract the shape of the ridgeline from the guided image and outputting the filtered image.

또한 미국등록특허 제8582831호(2013.11.12.)는 개인식별장치에 관한 것으로, 화상 픽업 유니트, 캡쳐될 손가락을 세팅하도록 하는 가이드, 손가락을 통해서 전송되기에 적합하고 화상 픽업 유니트에 입사되도록 광을 방출하는 광원, 개인식별을 위해서 화상 픽업 유니트에 의해서 픽업된 이미지로부터 정맥 패턴을 생성하는 화상 작동 유니트를 포함하며, 이미지 작동 유니트는 설정된 손가락의 윤곽을 검출하며, 윤곽의 폭을 계산하고, 그리고 윤곽의 폭을 사용하여 결정된 확대에 기반하여 이미지를 정규화하는 것을 특징으로 한다.U.S. Patent No. 8582831 discloses a personal identification device that includes an image pickup unit, a guide for setting a finger to be captured, a light source suitable for being transmitted through a finger and adapted to be incident on the image pickup unit An image operation unit for generating a vein pattern from an image picked up by the image pickup unit for personal identification, the image operation unit detecting an outline of the set finger, calculating a width of the outline, And normalizing the image based on the enlargement determined using the width of the image.

상기 선행기술문헌들은 비록 지정맥 인식 장치에 대해서 언급하고 있으나, 여전히 지정맥 영상 촬영에서 발생하는 사용자의 손가락 위치에 따른 지정맥 인식 성능저하와 지정맥 혈관과 배경을 정확히 분리하지 못하는 문제가 남아 있다.Although the prior art documents refer to the finger vein recognition device, there still remains a problem that the finger vein recognition performance deteriorates according to the finger position of the user, which occurs in the finger vein photography, and the vein vein and the background can not be accurately separated .

이에 본 발명은 상기 언급한 바와 같이, 지정맥 영상을 소벨 수평 마스크를 이용하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 파악하고 이를 이용하여 영상을 회전시키고, 이후 관심영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하는 영상처리를 통해 지정맥 영상의 혈관을 증강처리하여 지정맥 인식의 정밀도를 향상시키는 기법을 제시하고자 한다.As described above, according to the present invention, the start and end points of the finger width are detected using the Sobel horizontal mask, and the image is rotated using the Sobel horizontal mask. Then, the ROI is extracted, We propose a technique for improving the accuracy of finger vein recognition by enhancing the blood vessels of the finger vein images through image processing using a filter bank.

본 발명은 지정맥 영상촬영에 있어서 사용자의 자세에 따라 지정맥 영상이 기울어져 있어 혈관과 배경을 정확히 분리하여 인식하지 못하는 문제가 있음에도 불구하고 이를 명확히 해결할 장치나 방법이 없는데 착안하여, 지정맥 영상에서 소벨 수평 마스크를 이용하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 파악하고, 이를 이용하여 영상을 회전시키고, 이후 지정맥 혈관이 집중된 영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하여 지정맥 영상의 혈관을 증강처리하는 장치와 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been made in view of the fact that there is no apparatus or method for solving the problem in spite of the fact that the finger vein image is inclined according to the posture of the user in capturing the finger vein image and the blood vessel and the background are not correctly separated and recognized, , The image is rotated using the Sobel horizontal mask, and then the region in which the vein blood vessels are concentrated is extracted. Using the Gaussian filter mask and the filter bank, And to provide a device and a method for enhancing a blood vessel of a blood vessel.

이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 지정맥 영상의 혈관증강처리장치는, 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상을 회전처리하는 영상회전처리부; 상기 영상회전처리부에 의해 회전처리된 영상에서 지정맥 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출하는 ROI영상추출부; 및 상기 ROI영상추출부에 의해 추출된 ROI 영상에서 필터뱅크와 가우시안 필터를 이용하여 지정맥 혈관을 증강처리하는 혈관증강처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, there is provided an apparatus for processing an enhancement vessel of a finger vein image, the apparatus comprising: An image rotation processing unit; An ROI image extracting unit for extracting an ROI image in which the vein blood vessels are concentrated in the image rotated by the image rotation processing unit; And a blood vessel enhancement processor for enhancing the fistula blood vessels using the filter bank and the Gaussian filter in the ROI image extracted by the ROI image extraction unit.

또한 상기 영상회전처리부는, 상기 촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상에서 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 것을 특징으로 한다.Further, the image rotation processing unit detects the positions of the start and end points of the finger width in the finger vein image input from the photographing unit, and rotates the image by shifting the image around the tilted point of the finger image.

또한 상기 ROI영상추출부는, 상기 영상회전처리부에 의해 회전처리된 영상에서 정맥혈관이 집중된 ROI 영상을 추출하고 영상을 정규화하여 리사이징하고 영상크기 변화에 따른 블록킹 잡음을 제거하는 것을 특징으로 한다.Also, the ROI image extracting unit extracts an ROI image in which vein blood vessels are concentrated from the image rotated by the image rotation processing unit, normalizes and resizes the image, and removes blocking noise according to the image size change.

또한 상기 혈관증강처리부는, 저주파영상추출부; 고주파영상추출부; 배경영상추정부; 및 픽셀증강처리부;를 포함하며, 상기 저주파영상추출부는, 상기 ROI영상추출부에 의해 추출된 ROI 영상에 대해서 다운샘플링과 동시에 업샘플링을 수행한 후, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 것을 특징으로 한다.The blood vessel enhancement processor may further include a low frequency image extractor; A high frequency image extracting unit; A background image estimating unit; Wherein the low frequency image extracting unit performs a downsampling and upsampling on the ROI image extracted by the ROI image extracting unit and then performs a two dimensional convolution process using a Gaussian filter mask And extracts an image having a low frequency characteristic.

또한 상기 고주파영상추출부는, 상기 ROI영상추출부에 의해 추출된 ROI 영상에서 상기 저역주파수 특성을 갖는 영상을 빼줌으로써, 고주파 특성의 영상을 추출하는 것을 특징으로 한다.The high frequency image extracting unit may extract an image having a low frequency characteristic from the ROI image extracted by the ROI image extracting unit to extract a high frequency characteristic image.

또한 상기 배경영상추정부는, 상기 고주파 특성의 영상을 자승처리, 가우시안 필터링 및 제곱근처리를 통해 배경영상을 추정하는 것을 특징으로 한다.The background image estimating unit estimates a background image by performing square-root processing, Gaussian filtering, and square root processing on the high-frequency image.

또한 상기 픽셀증강처리부는, 상기 추출된 고주파 특성의 영상을 상기 추정된 배경영상으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시키는 것을 특징으로 한다.Also, the pixel enhancement processor divides the extracted high-frequency image into the estimated background images to enhance the blood vessel pixels other than the background pixels.

아울러 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 지정맥 영상의 혈관증강처리 방법은, 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상을 회전처리하는 영상회전처리 단계; 상기 영상회전처리 단계에서 회전처리된 영상에서 지정맥 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출하는 ROI영상추출 단계; 및 상기 ROI영상추출 단계세서 추출된 ROI 영상에서 필터뱅크와 가우시안 필터를 이용하여 지정맥 혈관을 증강처리하는 혈관증강처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to still another aspect of the present invention, there is provided a method for processing blood vessel enhancement of a finger vein image, comprising the steps of: rotating a finger vein image input from a photographing unit that photographs an arbitrary portion of a finger and outputs a finger vein image; step; An ROI image extracting step of extracting an ROI image in which vein blood vessels are concentrated in the rotated image in the image rotation processing step; And a blood vessel enhancement processing step of enhancing a vein blood vessel by using a filter bank and a Gaussian filter in the ROI image extracted from the ROI image extraction step.

또한 상기 영상회전처리 단계는, 상기 촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상에서 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 것을 특징으로 한다.The image rotation processing step may include detecting a position of a start point and an end point of the finger width in the finger vein image input from the photographing unit, and rotating the image by shifting the image around the tilted point of the finger image.

또한 상기 ROI영상추출 단계는, 상기 영상회전처리 단계에서 회전처리된 영상에서 정맥혈관이 집중된 ROI 영상을 추출하고 영상을 정규화하여 리사이징하고 영상크기 변화에 따른 블록킹 잡음을 제거하는 것을 특징으로 한다.In the ROI image extracting step, the ROI image in which the vein blood vessels are concentrated is extracted from the rotated image in the image rotation processing step, the image is normalized and resized, and the blocking noise according to the image size change is removed.

또한 상기 혈관증강처리 단계는, 저주파영상추출 단계; 고주파영상추출 단계; 배경영상추정 단계; 및 픽셀증강처리 단계;를 포함하며, 상기 저주파영상추출 단계는, 상기 ROI영상추출 단계에서 추출된 ROI 영상에 대해서 다운샘플링과 동시에 업샘플링을 수행한 후, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 것을 특징으로 한다.The blood vessel enhancement processing step may include: a low frequency image extraction step; A high frequency image extraction step; A background image estimation step; And a pixel enhancement processing step, wherein the low-frequency image extraction step comprises: performing down-sampling and up-sampling simultaneously on the ROI image extracted in the ROI image extraction step, and performing a 2-dimensional convolution processing using a Gaussian filter mask And extracts an image having a low frequency characteristic.

또한 상기 고주파영상추출 단계는, 상기 ROI영상추출 단계서서 추출된 ROI 영상에서 상기 저역주파수 특성을 갖는 영상을 빼줌으로써, 고주파 특성의 영상을 추출하는 것을 특징으로 한다.The high frequency image extracting step extracts the image having the low frequency characteristic from the ROI image extracted from the ROI image extracting step to extract the high frequency characteristic image.

또한 상기 배경영상추정 단계는, 상기 고주파 특성의 영상을 자승처리, 가우시안 필터링 및 제곱근처리를 통해 배경영상을 추정하는 것을 특징으로 한다.Also, the background image estimating step may include estimating a background image through the square processing, the Gaussian filtering, and the square root processing of the image having the high frequency characteristic.

또한 상기 픽셀증강처리 단계는, 상기 추출된 고주파 특성의 영상을 상기 추정된 배경영상으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시키는 것을 특징으로 한다.Also, the pixel enhancement processing step divides the extracted high frequency characteristic image into the estimated background image to enhance the blood vessel pixels other than the background pixels.

본 발명은 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리 기법 및 그 장치를 제공하기 위한 것으로, 지정맥 영상에서 소벨 수평 마스크를 이용하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 파악하고 이를 이용하여 영상을 회전시키고, 이후 관심영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하는 영상처리를 통해 지정맥 영상의 혈관을 증강처리함으로써, 지정맥 인식의 정밀도를 향상시키는 효과가 있다.The present invention provides a blood vessel enhancement processing method and apparatus for a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank, and it is possible to grasp the position of a start point and an end point of a finger width using a Sobel horizontal mask in a finger vein image, Thereafter, the image is rotated, and then the region of interest is extracted. The image processing using the Gaussian filter mask and the filter bank is used to enhance the blood vessels of the finger vein image, thereby improving the accuracy of finger vein recognition.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관 증강처리장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관 증강처리장치의 촬영부로부터 입력된 지정맥 영상의 문제점을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관 증강처리장치에 의해 처리된 에지영상과 K영역의 픽셀 값들의 누적 분포도를 나타낸 다이어그램이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관 증강처리장치의 ROI(Region Of Interest)영상추출과 리사이징 과정을 나타내는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리부의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지정맥 영상에 대한 혈관 증강처리장치의 혈관 증강처리부에서 혈관 증강처리 과정을 나타내는 신호처리 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관 증강처리장치의 처리 과정을 나타내는 흐름도이다.FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for enhancing blood vessel enhancement of finger vein images using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 2 is a view for explaining a problem of a finger vein image inputted from a photographing unit of a blood vessel enhancement apparatus of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a cumulative distribution diagram of pixel values of an edge image and a K region processed by a blood vessel enhancement apparatus of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating an ROI (Region Of Interest) image extraction and resizing process of a blood vessel enhancement processor of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram of a blood vessel enhancement processor of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 6 is a conceptual diagram of signal processing illustrating an aneurysm processing procedure in the blood vessel enhancement processor of the blood vessel enhancement processor for the finger vein image according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of a blood vessel enhancement apparatus for finger vein images using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치의 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for enhancing blood vessel enhancement of finger vein images using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 1에 도시된 바와 같이, 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치(100)는 영상회전처리부(110), ROI영상추출부(120) 및 혈관증강처리부(130)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, a blood vessel enhancement apparatus 100 for a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank includes an image rotation processing unit 110, an ROI image extraction unit 120, and an angiogenesis processing unit 130 .

여기서 영상회전처리부(110)는 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 촬영부(200)로부터 지정맥 영상을 입력 받아 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 기능을 수행한다.Here, the image rotation processing unit 110 receives the finger vein image from the photographing unit 200 that photographs an arbitrary portion of the finger and outputs a finger vein image, detects the positions of the start and end points of the finger width, And performs rotation processing by shifting the image around the point.

여기서 상기 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 촬영부(200)에 대해서 자세히 설명하고자 한다.Hereinafter, the photographing unit 200 photographing an arbitrary portion of the finger and outputting a finger vein image will be described in detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치의 촬영부(200)로부터 입력된 지정맥 영상의 문제점을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 2 is an exemplary view for explaining a problem of a finger vein image inputted from a photographing unit 200 of a blood vessel enhancement apparatus using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 촬영부(200)로부터 입력되는 손가락의 지정맥 영상은 사용자의 자세에 따라 기울어져 있어서 특징점의 위치변화가 발생하며, 이로 인하여 지정맥 인식 성능이 저하된다. 즉, 상기 촬영부에 가이드가 설치되어 있더라도 사용자가 자신의 손가락을 가이드에 완전히 밀어 넣지 않거나, 좌우로 돌아간 상태로 촬영부에 접촉시킬 수 있다. 이러한 다양한 형상의 지정맥 촬영은 그 후에 처리되는 지정맥 인식에 많은 영향을 주게 된다.As shown in FIG. 2, the finger vein image inputted from the photographing unit 200 is inclined according to the user's posture, thereby changing the position of the minutiae point, thereby deteriorating the finger vein recognition performance. That is, even if a guide is provided in the photographing unit, the user can not push his / her finger completely into the guide, or can contact the photographing unit in a state in which the user is turned to the left and right. These various shapes of finger vein photographing have a great influence on the recognition of the finger veins to be processed thereafter.

다음은 이렇게 촬영된 영상이 다소 왜곡되어 있더라도 오인식을 하지 않도록 처리하는 과정에 대해서 설명하도록 한다.The following describes the process of preventing misdetection even if the captured image is slightly distorted.

즉, 영상회전처리부(110)는 촬영부(200)로부터 지정맥 영상을 입력 받아 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 기능을 수행한다. 더욱 구체적으로, 상기 영상회전처리부(110)는 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 상기 촬영부(200)로부터 손가락의 지정맥 영상(

Figure 112015034072433-pat00001
, 크기
Figure 112015034072433-pat00002
)을 입력받아 [수학식 1]과 같이 소벨 수평 마스크
Figure 112015034072433-pat00003
과 2차원 컨벌루션처리하여 에지 영상을 구한다.That is, the image rotation processing unit 110 receives the finger vein image from the photographing unit 200 and detects the positions of the start and end points of the finger width to rotate the image around the tilted point of the finger image . More specifically, the image rotation processing unit 110 extracts a finger vein image (image) from the photographing unit 200, which photographs an arbitrary portion of a finger and outputs a finger vein image
Figure 112015034072433-pat00001
, size
Figure 112015034072433-pat00002
) And receives the Sobel horizontal mask as shown in Equation (1)
Figure 112015034072433-pat00003
And two-dimensional convolution processing to obtain an edge image.

Figure 112015034072433-pat00004
Figure 112015034072433-pat00004

여기서,

Figure 112015034072433-pat00005
는
Figure 112015034072433-pat00006
크기의 입력영상을 나타내고,
Figure 112015034072433-pat00007
로 소벨 수평마스크를 나타낸다.here,
Figure 112015034072433-pat00005
The
Figure 112015034072433-pat00006
Size input image,
Figure 112015034072433-pat00007
Represents a Sobel horizontal mask.

이어서 손가락 영역 분포를 얻어, 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하는 과정을 도 3을 참조하여 설명하고자 한다.Next, a process of obtaining the finger area distribution and detecting the positions of the start and end points of the finger width will be described with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치(100)에 의해 처리된 에지영상과 K영역의 픽셀 값들의 누적 분포도를 나타낸 다이어그램이다.FIG. 3 is a diagram showing a cumulative distribution diagram of pixel values of an edge image and a K region processed by an apparatus 100 for enhancing a vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 에지영상과 K영역의 픽셀 값들의 누적 분포도는 상기 입력 영상

Figure 112015034072433-pat00008
를 소벨 수평 마스크와 2차원 컨벌루션 처리하고 K-크기만큼 X축 방향으로 누적 처리함으로써 얻어진다.As shown in FIG. 3, the cumulative distribution of the pixel values of the edge image and the K-
Figure 112015034072433-pat00008
Dimensional convolution with a Sobel horizontal mask and accumulating the result in the X-axis direction by K-size.

[수학식 2]와 [수학식 3]은 상기 영상회전처리부(110)에서 손가락 에지 영상을 K-크기만큼 X축 방향으로 누적 처리하여 손가락 영역 분포를 얻기 위한 수학식이다.Equations (2) and (3) are mathematical expressions for obtaining a finger region distribution by accumulating finger edge images in the image rotation processing unit 110 in the X-axis direction by K-size.

Figure 112015034072433-pat00009
Figure 112015034072433-pat00009

Figure 112015034072433-pat00010
Figure 112015034072433-pat00010

[수학식 4]는 상기 영상회전처리부(110)가 손가락 영역 분포에서

Figure 112015034072433-pat00011
을 만족하는 이상점을 검출하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치인
Figure 112015034072433-pat00012
구하기 위한 수학식이다.Equation (4) indicates that the image rotation processing section
Figure 112015034072433-pat00011
And detects the position of the start point and the end point of the finger width
Figure 112015034072433-pat00012
This is a mathematical expression for obtaining.

Figure 112015034072433-pat00013
Figure 112015034072433-pat00013

상기 영상회전처리부(110)는 상기 [수학식 4]에서 얻어진 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치인

Figure 112015034072433-pat00014
좌표를 토대로 다음 [수학식 5]와 같이 X축 방향으로 손가락의 기울어진 점
Figure 112015034072433-pat00015
을 중심점으로 가정하여 영상을 천이시켜 회전처리 한다.The image rotation processing unit 110 calculates the position of the start point and the end point of the finger width obtained in the equation (4)
Figure 112015034072433-pat00014
Based on the coordinates, the inclined point of the finger in the X-axis direction as shown in the following formula (5)
Figure 112015034072433-pat00015
Is assumed as a center point, and the image is transited and rotated.

Figure 112015034072433-pat00016
Figure 112015034072433-pat00016

다음으로 ROI영상추출부(120)는 상기 영상회전처리부(110)에 의해 회전처리된 영상에서 정맥혈관이 집중되어 있는 ROI(관심영역)영역을 추출하고 리사이징하여 정규화된 영상을 추출하는 역할을 수행한다.Next, the ROI image extracting unit 120 extracts and resizes an ROI (ROI) region in which vein blood vessels are concentrated from the image rotated by the image rotation processing unit 110 to extract a normalized image do.

더욱 상세하게, 상기 ROI영상추출부(120)는 상기 영상회전처리부(110)에 의해 회전 처리된 영상으로부터 지정맥 인식 대상인 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출한다. 본 발명에서는 손가락 외각 부분을 제외한 정맥혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 상기 [수학식 5]에서 구한 초기 시작점(

Figure 112015034072433-pat00017
)과 끝점(
Figure 112015034072433-pat00018
)을 이용하여 회전된 지정맥 영상
Figure 112015034072433-pat00019
에서 다음 [수학식 6]에서와 같이 ROI 영상
Figure 112015034072433-pat00020
을 추출한다.In more detail, the ROI image extracting unit 120 extracts ROI images in which vein blood vessels to be recognized are concentrated, from the images rotated by the image rotation processing unit 110. In the present invention, an ROI image in which vein blood vessels are concentrated except the finger outer part is calculated from the initial starting point (
Figure 112015034072433-pat00017
) And endpoints
Figure 112015034072433-pat00018
), ≪ / RTI >
Figure 112015034072433-pat00019
The ROI image < RTI ID = 0.0 >
Figure 112015034072433-pat00020
.

Figure 112015034072433-pat00021
Figure 112015034072433-pat00021

또한 상기 ROI영상추출부(120)는 추출된 ROI 영상

Figure 112015034072433-pat00022
을 다음 [수학식 7]과 [수학식 8]을 이용하여 64x128 크기의 정규화된 영상
Figure 112015034072433-pat00023
을 구한다.The ROI image extracting unit 120 extracts the ROI image
Figure 112015034072433-pat00022
Is normalized to a size of 64x128 using the following equations (7) and (8)
Figure 112015034072433-pat00023
.

Figure 112015034072433-pat00024
Figure 112015034072433-pat00024

Figure 112015034072433-pat00025
Figure 112015034072433-pat00025

이어서 ROI영상추출과 리사이징 과정을 설명하고자 한다.Next, we explain ROI image extraction and resizing process.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치의 ROI영상추출과 리사이징 과정을 나타내는 예시도이다.FIG. 4 is a diagram illustrating an ROI image extraction and a resizing process of a blood vessel enhancement processor of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 시작점(

Figure 112015034072433-pat00026
)과 끝점(
Figure 112015034072433-pat00027
)을 이용하여 ROI 영상인 혈관영역이 추출되고 리사이징된 것을 알 수 있다.As shown in Fig. 4,
Figure 112015034072433-pat00026
) And endpoints
Figure 112015034072433-pat00027
), It can be seen that the ROI image is extracted and resized.

또한 상기 ROI영상추출부(120)는 영상크기 변화로 인한 블록킹 잡음을 제거하기 위해 다음 [수학식 9]의 마스크를 사용하여 평균 필터링을 한다.Also, the ROI image extracting unit 120 performs an average filtering using the mask of Equation (9) to remove the blocking noise due to the image size change.

Figure 112015034072433-pat00028
Figure 112015034072433-pat00028

또한 혈관증강처리부(130)는 상기 ROI영상추출부(120)로부터 추출된 정규화된 ROI 지정맥 영상에서 배경픽셀과 배경이외의 픽셀인 혈관 영역 픽셀을 대비시켜 혈관 픽셀들을 증강처리하는 역할을 수행한다.In addition, the blood vessel enhancement processor 130 enhances and processes the blood vessel pixels by comparing the background pixels and the blood vessel area pixels other than the background in the normalized ROI finger vein image extracted from the ROI image extracting unit 120 .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리부(130)의 블록도이다.5 is a block diagram of a blood vessel enhancement processor 130 of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 혈관증강처리부(130)는 구체적으로 저주파영상추출부(131), 고주파영상추출부(132), 배경영상추정부(133), 픽셀증강처리부(134)를 포함하여 구성된다.5, the blood vessel enhancement processor 130 specifically includes a low frequency image extractor 131, a high frequency image extractor 132, a background image estimator 133, and a pixel enhancement processor 134 .

더욱 상세하게, 상기 혈관증강처리부(130)는 배경픽셀과 배경이외의 픽셀인 혈관 영역 픽셀을 대비시켜 지정맥 인식에 있어 가장 중요한 정맥과 배경을 정확히 분리해 낸다. 이를 위해서 본 발명에서는 의료영상에서의 혈관 증강 처리의 성능이 우수한 특성을 보이는 지역 정규화 기법을 개선하여 지정맥 영상에서의 혈관 증강을 위해 필터뱅크와 가우시안 필터를 이용하여 혈관을 증강 처리한다.More specifically, the blood vessel enhancement processor 130 accurately separates the most important vein and background in the finger vein recognition by comparing the background pixels with the blood vessel area pixels other than the background. To this end, the present invention improves the local normalization technique that exhibits superior performance of the blood vessel enhancement processing in the medical image, and enhances the blood vessels using the filter bank and the Gaussian filter for enhancing the blood vessels in the finger vein image.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지정맥 영상에 대한 혈관증강처리장치의 혈관증강처리부에서 혈관증강처리 과정을 나타내는 신호처리 개념도이다.FIG. 6 is a conceptual diagram of signal processing illustrating an aneurysm processing procedure in the blood vessel enhancement processor of the blood vessel enhancement processor for the finger vein image according to the embodiment of the present invention.

도 5와 도 6을 참고하여 설명하면, 상기 저주파영상추출부(131)는 먼저 상기 [수학식 9]로부터 출력된 영상

Figure 112015034072433-pat00029
을 아래의 [수학식 10]에 의해 1/2로 다운-샘플링한다.Referring to FIG. 5 and FIG. 6, the low-frequency image extracting unit 131 first extracts the image output from Equation (9)
Figure 112015034072433-pat00029
Is down-sampled to 1/2 by the following equation (10).

Figure 112015034072433-pat00030
Figure 112015034072433-pat00030

상기 [수학식 10]에 의해 1/2로 다운-샘플링과 동시에 아래의 [수학식 11]에 의해 2배로 업-샘플링한다.Up-sampling to 1/2 by the above-mentioned Equation (10) and simultaneously up-sampling by the following Equation (11).

Figure 112015034072433-pat00031
Figure 112015034072433-pat00031

이후 아래의 [수학식 12]에 의해 7x7 사이즈의 가우시안 필터

Figure 112015034072433-pat00032
마스크를 이용하여 2-차원 컨벌루션(*) 처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상
Figure 112015034072433-pat00033
을 추출한다.Then, by using the following equation (12), a Gaussian filter of 7x7 size
Figure 112015034072433-pat00032
2-dimensional convolution (*) processing is performed using a mask to generate an image having a low frequency characteristic
Figure 112015034072433-pat00033
.

Figure 112015034072433-pat00034
Figure 112015034072433-pat00034

상기 고주파영상추출부(132)는 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 [수학식 9]로부터 출력된 원 영상인

Figure 112015034072433-pat00035
에서 상기 저주파영상추출부(133)에 의해 추출된 저역주파수 특성을 갖는 영상인
Figure 112015034072433-pat00036
을 빼줌으로써 고주파 특성의 영상인
Figure 112015034072433-pat00037
을 추출한다.As shown in FIG. 6, the high-frequency image extracting unit 132 extracts the original image output from Equation (9)
Figure 112015034072433-pat00035
Frequency image extracted by the low-frequency image extracting unit 133,
Figure 112015034072433-pat00036
The high frequency characteristic image
Figure 112015034072433-pat00037
.

상기 배경영상추정부(133)는 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 고주파영상추출부(132)에 의해 추출된 고주파 특성의 영상인

Figure 112015034072433-pat00038
을 아래의 [수학식 13]과 같이 자승처리와 가우시안 필터링 및 근(root)처리를 통하여 배경영상인
Figure 112015034072433-pat00039
을 추정한다.As shown in FIG. 6, the background image estimating unit 133 includes a background image extracting unit 132, a background image extracting unit 132,
Figure 112015034072433-pat00038
Is subjected to a square processing, a Gaussian filtering and a root processing as shown in the following Equation (13)
Figure 112015034072433-pat00039
.

Figure 112015034072433-pat00040
Figure 112015034072433-pat00040

상기 픽셀증강처리부(134)는 상기 [수학식 13]과 같이 상기 고주파영상추출부(132)에 의해 추출된 고주파특성의 영상

Figure 112015034072433-pat00041
을 상기 배경영상추정부(133)에 의해 추정된 배경영상인
Figure 112015034072433-pat00042
으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시킨다.The pixel enhancement processing unit 134 performs the pixel enhancement processing on the image of the high frequency characteristic extracted by the high frequency image extracting unit 132 as shown in Equation (13)
Figure 112015034072433-pat00041
To the background image estimated by the background image estimating unit 133
Figure 112015034072433-pat00042
To enhance the blood vessel pixels, which are pixels other than the background.

이상에서 본 발명의 일실시예에 따른 지정맥 영상에 대한 혈관증강처리장치에서 지정맥 영상의 촬영에서 혈관증강처리에 이르는 과정을 상세하게 설명하였다. 다음은 상기 혈관증강처리장치를 이용한 혈관증강처리방법에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, the process from the imaging of the finger vein image to the blood vessel enhancement processing in the blood vessel enhancement processing apparatus for the finger vein image according to the embodiment of the present invention has been described in detail. Next, the blood vessel enhancement treatment method using the blood vessel enhancement treatment apparatus will be described.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리장치의 처리 과정을 나타내는 흐름도이다.FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of a blood vessel enhancement apparatus for finger vein images using a Gaussian mask and a filter bank according to an embodiment of the present invention.

도 1 내지 도 7을 참조하여 설명하면, 먼저 손가락의 임의의 부분을 촬영하여 지정맥 영상을 출력하는 상기 촬영부(200)로부터 지정맥 영상이 혈관증강처리장치(100)로 입력된다(S100). 입력된 지정맥 영상은 소벨 수평 마스크와 2차원 컨벌루션 처리하여 손가락 에지 영상을 추출한다(S110).1 to 7, a finger vein image is input to the blood vessel enhancement processor 100 from the photographing unit 200 that photographs an arbitrary portion of a finger and outputs a finger vein image (S100) . The inputted finger vein image is subjected to two-dimensional convolution processing with a Sobel horizontal mask to extract a finger edge image (S110).

다음으로 상기 [수학식 2]와 [수학식 3]에 의해 손가락 에지 영상을 K-만큼 X축 방향으로 누적 처리하여 손가락 영역 분포를 추출한다(S120). 다음으로 상기 [수학식 4]에 의해 손가락 영역 분포에서

Figure 112015034072433-pat00043
를 만족하는 이상점을 검출하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치인
Figure 112015034072433-pat00044
를 구한다(S130).Next, a finger region distribution is extracted by accumulating the finger edge images in the X-axis direction by K- by the above-mentioned Equations (2) and (3) (S120). Next, according to the above equation (4)
Figure 112015034072433-pat00043
And detects the position of the start point and the end point of the finger width
Figure 112015034072433-pat00044
(S130).

이후 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치인

Figure 112015034072433-pat00045
좌표를 토대로 상기 [수학식 5]와 같이 X축 방향으로 손가락의 기울어진 점
Figure 112015034072433-pat00046
을 중심점으로 가정하여 영상을 천이시켜 회전처리 한다(S140).Thereafter, the position of the start point and the end point of the finger width
Figure 112015034072433-pat00045
Based on the coordinates, a point at which the finger is inclined in the X-axis direction
Figure 112015034072433-pat00046
Assuming that the center point is the center point, the image is transited and rotated (S140).

다음으로 상기 ROI영상추출부(120)는 상기 영상회전처리부(110)에 의해 회전 처리된 영상으로부터 지정맥 영상 인식의 대상인 정맥 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상인

Figure 112015034072433-pat00047
을 상기 [수학식 7]과 [수학식 8]을 이용하여 64x128 크기의 정규화된 영상
Figure 112015034072433-pat00048
을 구하고, 다시 리사이징하여 영상크기 변화로 인한 블록킹 잡음을 제거하기 위해 상기 [수학식 9]의 마스크를 사용하여 평균 필터링을 한다(S150).Next, the ROI image extracting unit 120 extracts an ROI image in which vein blood vessels, which are targets of finger vein image recognition, are concentrated from the image rotated by the image rotation processing unit 110,
Figure 112015034072433-pat00047
Using the above equations (7) and (8), a normalized image of 64x128 size
Figure 112015034072433-pat00048
And the average filtering is performed using the mask of Equation (9) to remove the blocking noise due to the image size change (S150).

다음으로 상기 저주파영상추출부(131)에 의해 상기 S150단계에서 출력된 영상

Figure 112015034072433-pat00049
을 상기 [수학식 10] 내지 [수학식 12]에 의해 1/2로 다운-샘플링하고 2배로 업-샘플링하고 이후 7x7 사이즈의 가우시안 필터
Figure 112015034072433-pat00050
마스크 이용하여 2-차원 컨벌루션(*)처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상
Figure 112015034072433-pat00051
을 추출한다(S151).Next, the low-frequency image extracting unit 131 extracts the image
Figure 112015034072433-pat00049
Is down-sampled to 1/2 by Equation (10) to Equation (12), up-sampled by 2 times, and then subjected to a Gaussian filter
Figure 112015034072433-pat00050
2-dimensional convolution (*) processing is performed using a mask to generate an image having a low frequency characteristic
Figure 112015034072433-pat00051
(S151).

이후 상기 S150단계에서 출력된 원 영상

Figure 112015034072433-pat00052
에서 상기 S151단계에서 추출된 저역주파수 특성을 갖는 영상
Figure 112015034072433-pat00053
을 빼줌으로써 고주파 특성의 영상을 추출한다(S160)Thereafter, in step S150,
Figure 112015034072433-pat00052
The image having the low frequency characteristic extracted in the step S151
Figure 112015034072433-pat00053
And extracts an image of a high frequency characteristic by subtracting the high frequency characteristic image (S160)

다음으로 상기 S160단계에서 추출된 고주파 특성의 영상을 상기 [수학식 13]과 같이 자승처리와 가우시안 필터링 및 제곱근처리를 하여 배경영상인

Figure 112015034072433-pat00054
을 추정한다(S161).Next, the image of the high frequency characteristic extracted in step S160 is subjected to the square processing, the Gaussian filtering and the square root processing, as shown in Equation (13)
Figure 112015034072433-pat00054
(S161).

이후 상기 S160단계에서 추출된 고주파특성의 영상

Figure 112015034072433-pat00055
을 상기 S161단계에서 추정된 배경영상
Figure 112015034072433-pat00056
으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시킨다(S170).Then, the high frequency characteristic image
Figure 112015034072433-pat00055
Lt; RTI ID = 0.0 > S161 < / RTI >
Figure 112015034072433-pat00056
To enhance the blood vessel pixels other than the background (S170).

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 가우시안 마스크와 필터뱅크를 이용한 지정맥 영상의 혈관증강처리 기법 및 장치에 관한 것으로, 지정맥 영상을 소벨 수평 마스크를 이용하여 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 파악하고 이를 이용하여 영상을 회전시키고, 이후 관심영역을 추출하여, 가우시안 필터 마스크와 필터뱅크를 이용하는 영상처리를 통해 지정맥 영상의 혈관을 증강처리하여 지정맥 인식의 정밀도를 향상시키는 효과가 있다.As described above, the present invention relates to a blood vessel enhancement processing technique and apparatus of a finger vein image using a Gaussian mask and a filter bank. The finger vein image is searched using a Sobel horizontal mask to identify the start and end points of a finger width Thereafter, the image is rotated using the finger, and then the region of interest is extracted. The image processing using the Gaussian filter mask and the filter bank enhances the accuracy of the finger vein recognition by enhancing the blood vessels of the finger vein image.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 판단되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I will understand the point. Accordingly, the technical scope of the present invention should be determined by the following claims.

100 : 지정맥 영상의 혈관증강처리장치 110 : 영상회전처리부
120 : ROI영상추출부 130 : 혈관증강처리부
131 : 저주파영상추출부 132 : 고주파영상추출부
133 : 배경영상추정부 134 : 픽셀증강처리부
200 : 촬영부100: blood vessel enhancement processing device of finger vein image 110: image rotation processing section
120: ROI image extracting unit 130:
131: low frequency image extracting unit 132: high frequency image extracting unit
133: Background image estimation unit 134: Pixel enhancement processing unit
200:

Claims (14)

입력되는 지정맥 영상을 회전처리하는 영상회전처리부;
상기 영상회전처리부에 의해 회전처리된 영상에서 지정맥 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출하는 ROI영상추출부;
상기 추출한 ROI 영상에 대해서 다운샘플링과 업샘플링을 수행한 후, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 저주파영상추출부;
상기 ROI 영상에서 상기 저역주파수 특성을 갖는 영상을 빼줌으로써 고주파 특성의 영상을 추출하는 고주파영상추출부;
상기 고주파 특성의 영상을 자승처리하고, 상기 자승처리된 영상에 대해서 가우시안 필터링을 수행하며, 상기 가우시안 필터링을 수행한 결과에 제곱근처리를 수행하여 배경영상을 추정하는 배경영상추정부; 및
상기 추출한 고주파 특성의 영상을 상기 추정한 배경영상으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시키는 픽셀증강처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리장치.An image rotation processing unit for performing rotation processing of an input finger vein image;
An ROI image extracting unit for extracting an ROI image in which the vein blood vessels are concentrated in the image rotated by the image rotation processing unit;
A low frequency image extracting unit for performing down-sampling and up-sampling on the extracted ROI image and then performing a two-dimensional convolution process using a Gaussian filter mask to extract an image having a low frequency characteristic;
A high frequency image extracting unit for extracting an image having a low frequency characteristic from the ROI image to extract an image having a high frequency characteristic;
A background image estimator for performing a square processing on the image of the high frequency characteristic, performing Gaussian filtering on the quadrature-processed image, and performing square root processing on the result of the Gaussian filtering to estimate a background image; And
And a pixel enhancement processor for enhancing the blood vessel pixels other than the background by dividing the extracted high frequency image into the estimated background image. 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 영상회전처리부는,
촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상에서 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리장치.The method according to claim 1,
The image rotation processing unit includes:
Wherein the finger vein image processing unit detects the position of the start point and the end point of the finger width in the finger vein image input from the photographing unit and performs rotation processing by shifting the image around the tilted point of the finger image. 청구항 1에 있어서,
상기 ROI영상추출부는,
상기 영상회전처리부에 의해 회전처리된 영상에서 정맥혈관이 집중된 ROI 영상을 추출하고 영상을 정규화하여 리사이징하고 영상크기 변화에 따른 블록킹 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리장치.The method according to claim 1,
The ROI image extracting unit,
Wherein an ROI image in which vein blood vessels are concentrated is extracted from an image rotated by the image rotation processing unit, the image is normalized and resized, and blocking noise according to a change in an image size is removed. 청구항 1에 있어서,
상기 저주파영상추출부는,
상기 ROI영상추출부에 의해 추출된 ROI 영상에 대해서 다운샘플링후 업샘플링을 수행한 다음, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리장치.The method according to claim 1,
Wherein the low-
Sampling the ROI image extracted by the ROI image extracting unit, performing downsampling, upsampling, and then performing a two-dimensional convolution process using a Gaussian filter mask to extract an image having a low frequency characteristic An apparatus for enhancing an image of blood vessels. 삭제delete 삭제delete 입력되는 지정맥 영상을 회전처리하는 영상회전처리 단계;
상기 영상회전처리 단계에서 회전처리된 영상에서 지정맥 혈관이 집중되어 있는 ROI 영상을 추출하는 ROI영상추출 단계;
상기 추출한 ROI 영상에 대해서 다운샘플링과 업샘플링을 수행한 후, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 저주파영상추출 단계;
상기 ROI 영상에서 상기 저역주파수 특성을 갖는 영상을 빼줌으로써 고주파 특성의 영상을 추출하는 고주파영상추출 단계;
상기 고주파 특성의 영상을 자승처리하고, 상기 자승처리된 영상에 대해서 가우시안 필터링을 수행하며, 상기 가우시안 필터링을 수행한 결과에 제곱근처리를 수행하여 배경영상을 추정하는 배경영상추정 단계; 및
상기 추출한 고주파 특성의 영상을 상기 추정한 배경영상으로 나누어 배경 이외의 픽셀인 혈관 픽셀들을 증강시키는 픽셀증강처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리 방법.An image rotation processing step of rotating the inputted finger vein image;
An ROI image extracting step of extracting an ROI image in which vein blood vessels are concentrated in the rotated image in the image rotation processing step;
A low-frequency image extracting step of performing down-sampling and up-sampling on the extracted ROI image and then performing a two-dimensional convolution process using a Gaussian filter mask to extract an image having a low frequency characteristic;
A high frequency image extracting step of extracting an image having a low frequency characteristic from the ROI image to extract an image having a high frequency characteristic;
A background image estimating step of performing a squaring process on the high frequency image, performing Gaussian filtering on the squared image, and performing square root processing on the result of the Gaussian filtering to estimate a background image; And
And a pixel enhancement processing step of dividing an image of the extracted high frequency characteristic into the estimated background image to enhance blood vessel pixels other than background pixels. 삭제delete 청구항 8에 있어서,
상기 영상회전처리 단계는,
촬영부로부터 입력되는 지정맥 영상에서 손가락 폭의 시작점과 끝점의 위치를 검출하여 손가락 영상의 기울어진 점을 중심으로 영상을 천이시켜 회전처리하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리 방법.The method of claim 8,
The image rotation processing step may include:
Further comprising detecting the start point and the end point position of the finger width in the finger vein image inputted from the photographing unit and performing rotation processing by transiting the image around the tilted point of the finger image to perform rotation processing of the finger vein image Processing method. 청구항 8에 있어서,
상기 ROI영상추출 단계는,
상기 영상회전처리 단계에서 회전처리된 영상에서 정맥혈관이 집중된 ROI 영상을 추출하고 영상을 정규화하여 리사이징하고 영상크기 변화에 따른 블록킹 잡음을 제거하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리 방법.The method of claim 8,
In the ROI image extracting step,
Further comprising extracting a ROI image in which vein blood vessels are concentrated from the rotated image in the image rotation processing step, and normalizing and resizing the image to remove blocking noise according to the image size change, Processing method. 청구항 8에 있어서,
상기 저주파영상추출 단계는,
상기 ROI영상추출 단계에서 추출된 ROI 영상에 대해서 다운샘플링후 업샘플링을 수행한 다음, 가우시안 필터 마스크를 이용하여 2차원 컨벌루션처리를 하여 저역주파수 특성을 갖는 영상을 추출하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지정맥 영상의 혈관증강처리 방법.The method of claim 8,
In the low-frequency image extracting step,
Sampling the ROI image extracted in the ROI image extracting step, and then performing a 2-dimensional convolution process using a Gaussian filter mask to extract an image having a low frequency characteristic, The method comprising the steps of: 삭제delete 삭제delete
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CN112381042A (en) * 2020-11-27 2021-02-19 程自昂 Method for extracting palm vein features from palm vein image and palm vein identification method

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