(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211140193.1 (22)申请日 2022.09.20 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115223211 A (43)申请公布日 2022.10.21 (73)专利权人 山东圣点世纪科技有限公司 地址 266100 山东省青岛市崂山区松岭路 169号青岛国际创新园二期D2栋千山 大厦1602室 (72)发明人 李学双　王丽　赵国栋　辛传贤　 (74)专利代理 机构 杭州君度专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33240 专利代理师 徐超 (51)Int.Cl. G06V 40/12(2022.01)G06V 10/30(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (56)对比文件 CN 101093 539 A,2007.12.26 审查员 李雯雯 (54)发明名称 一种将静脉图像转化为指纹图像的识别方 法 (57)摘要 本发明涉及一种将静脉图像转化为指纹图 像的识别方法， 属于生物特征识别技术领域， 其 包括以下步骤： S1.采集指静脉图像， 指静脉图像 中存在指纹纹理， 对指静脉图像依次进行二值化 和边缘检测， 得到包含指纹纹理的指静脉图像轮 廓图； S2.基于线性回归法将指静脉图像轮廓图 划分为指纹轮廓图和指静脉轮廓图， 将指静脉轮 廓图中被指静脉覆盖的对应位置的指纹纹理定 义为指静脉纹理； S3.采用指纹增强算法对指纹 轮廓图进行增强处理； S4.基于指纹指静脉交叉 点修复指静脉纹理； S5.融合增强处理后的指纹 轮廓图和修复后的指静脉纹理， 形成待识别指纹 图像。 本发 明通过将指静脉图像转化为指纹图像 的方式， 可以有效提高静脉识别的安全性和准确 性。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115223211 B 2022.12.02 CN 115223211 B 1.一种将静脉图像转 化为指纹图像的识别方法， 其特 征在于： 其包括以下步骤： S1.采集指静脉图像， 指静脉图像 中存在指纹纹理， 对指静脉图像依次进行二值化和边 缘检测， 得到包 含指纹纹理的指静脉图像 轮廓图； S2.基于线性回归法将指静脉图像轮廓图划分为指纹轮廓图和指静脉轮廓图， 将指静 脉轮廓图中被指静脉覆盖的对应位置的指纹 纹理定义为指静脉纹 理， 基于线性回归法将指静脉图像轮廓图划分为指纹轮廓图和指静脉轮廓图的具体步骤 为： S2.1.分别计算指静脉图像 轮廓图中的每一轮廓线上每一轮廓点的曲率， 计算公式为： 公式中， 为轮廓点在 方向的一阶导数， 为轮廓点在 方向的一阶导数， 为轮廓点在 方向的二阶导数， 为轮廓点在 方向的二阶导数； S2.2.统计指静脉图像轮廓图中每一轮廓线上曲率值低于 的轮廓点的数量占所述轮 廓线轮廓点总数的比例 ； 当比例 大于设定的比例阈值 时， 则判定该轮廓线属于指纹轮 廓图； 当比例 小于设定的比例阈值 时， 则判定该轮廓线属于指静脉轮廓图； S3.采用指纹增强算法对指纹轮廓图进行增强处 理； S4.寻找指静脉轮廓图中的指纹指静脉交叉点， 基于指纹指静脉交叉点修复指静脉纹 理； S5.融合增强处理后的指纹轮廓图和修复后的指静脉纹理， 形成待识别指纹图像， 基于 待识别指纹图像完成身份识别。 2.根据权利要求1所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述的 步骤S1中还包括对指静脉图像轮廓图进 行细化处理， 使得指静脉图像轮廓图中的轮廓线均 为单像素曲线。 3.根据权利要求1所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步 骤S3中对指纹轮廓图进行增强处理采用的是高斯滤波、 均值滤波、 引导滤波相结合的复合 式增强算法， 其具体步骤为： S3.1.采用高斯滤波对步骤S2中划分出来的指纹轮廓图进行平 滑处理； S3.2.采用均值滤波对经 过高斯滤波处 理后的指纹轮廓图进行平 滑处理； S3.3.采用引导滤波对步骤S2中划分出来的指纹轮廓图进行平 滑处理； S3.4.基于步骤S3.1~ S3.3获得的图像分别获取不同滤波处理后的细节图像， 通过细 节图像对指纹轮廓图进行增强。 4.根据权利要求3所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述的 步骤S3.4中通过细节图像对指纹轮廓图进行增强表示 为： 公式中， 为最终的指纹轮廓图的增强图像， 为步骤S2中划分出来的指纹轮廓图，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115223211 B 2为步骤S3.1处理后的图像， 为步骤S3.2处理后的图像， 为步骤S3.3处理后的图 像， 表示高斯滤波处理后的指纹轮廓图的细节图像的调整系 数， 表示均值滤波处理后 的指纹轮廓图的细节图像的调整系数， 表示引导滤波处理后的指纹轮廓图的细节图像的 调整系数， 。 5.根据权利要求1所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步 骤S4中指纹指静脉交叉点八邻域内所有相邻两个像素点像素差的绝对值的和为6*255， 步 骤S4的具体步骤 包括： S4.1.将指静脉轮廓图划分为若干块区域， 提取块区域的方向场； S4.2.遍历寻找指静脉轮廓图中的指纹指静脉交叉点， 基于指纹指静脉交叉点的静脉 方向场和其所在块区域的方向场计算指纹指静脉交叉点的方向； S4.3.基于指纹指静脉交叉点的方向修复指静脉纹 理。 6.根据权利要求5所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步 骤S4.1中的具体步骤 包括： S4.1.1. 对指静脉轮廓图内每一个像素点i的方向进行估计， 包括： 将该像素点置于 的邻域窗口中， 将该像素点 的走向分为8个方向， 相邻两个方向的夹角为 ， 分别计 算所述 的邻域窗口中8个方向上的灰度平均值， 将灰度平均值按照两两垂直的方向分 为四组， 计算每组中两个灰度平均值的差值， 差值绝对值最大的两个方向即为该像素点的 预测方向， 分别计算两个预测方向上 的灰度平均值与该像素点灰度值的差值， 取差值的绝 对值较小的方向为该像素点 最终的方向场 ； S4.1.2.将指静脉轮廓图划分为 大小的块区域， 按照步骤S4.1计 算块区域内所有像 素点方向场， 以方向场 占比最高的方向作为该块区域的方向 。 7.根据权利要求6所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步 骤S4.2中， 指纹指静脉交叉点的静脉 方向场的计算公式为： 公式中， 表示指纹指静脉交叉点 方向场的大小， 表示该点的坐标， 表示指纹指静脉交叉点在x方向的导数， 表示指纹指静脉交叉点在 方向的导 数。 8.根据权利要求7所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步 骤S4.2中， 指纹指静脉交叉点的方向的计算公式为： 公式中， 为指纹指静脉交叉点的方 向， 和 分别为块区域的方向 和指纹指静脉交 叉点的静脉 方向场 的加权系数， 且 。 9.根据权利要求8所述的将静脉图像转化为指纹图像的识别方法， 其特征在于： 所述步权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115223211 B 3