留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

手指静脉红外图像血管网络修复新方法

贾桂敏 李振娟 杨金锋 李乾司茂

贾桂敏, 李振娟, 杨金锋, 李乾司茂. 手指静脉红外图像血管网络修复新方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(4): 426003-0426003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0426003
引用本文: 贾桂敏, 李振娟, 杨金锋, 李乾司茂. 手指静脉红外图像血管网络修复新方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(4): 426003-0426003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0426003
Jia Guimin, Li Zhenjuan, Yang Jinfeng, Liqian Simao. Novel vascular network restoration method for finger-vein IR images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(4): 426003-0426003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0426003
Citation: Jia Guimin, Li Zhenjuan, Yang Jinfeng, Liqian Simao. Novel vascular network restoration method for finger-vein IR images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(4): 426003-0426003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0426003

手指静脉红外图像血管网络修复新方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0426003
基金项目: 

国家自然科学基金(61502498,61806208);中央高校基本科研业务费(3122017001)

详细信息
    作者简介:

    贾桂敏(1982-),女,讲师,博士,主要从事光电探测与成像、模式识别等方面的研究。Email:gmjia_cauc@163.com

  • 中图分类号: TP391.4

Novel vascular network restoration method for finger-vein IR images

  • 摘要: 由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。
  • [1] Kumar A, Zhou Y. Human identification using finger images[J]. IEEE Trans Image Process, 2012, 21(4):2228-2244.
    [2] Jia Guimin, Li Shuyi, Yang Jinfeng, et al. Novel invariant feature encoding method for finger-vein IR images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(9):0926006. (in Chinese)
    [3] Yang J, Zhang X. Feature-level fusion of fingerprint and finger-vein for personal identification[J]. Pattern Recogn Lett, 2012, 33(5):623-628.
    [4] Yang G, Xi X, Yin Y. Finger vein recognition based on a personalized best bit map[J]. Sensors, 2012, 12(12):1738-1757.
    [5] Liu F, Yang G, Yin Y, et al. Singular value decomposition based minutiae matching method for finger vein recognition[J]. Neurocomputing, 2014, 145(5):75-89.
    [6] Kono M, Ueki H, Umemura S. Near-infrared finger vein patterns for personal identification[J]. Appl Opt, 2002, 41(35):7429-36.
    [7] Lee E C, Park K R. Image restoration of skin scattering and optical blurring for finger vein recognition[J]. Optics Lasers in Engineering, 2011, 49(7):816-828.
    [8] Yang J, Yang J. Multi-channel gabor filter design for finger-vein image enhancement[C]//2009 Fifth International Conference on Image and Graphics, 2009:87-91.
    [9] Joshi V S. Analysis of retinal vessel networks using quantitative descriptors of vascular morphology[D]. USA:University of Iowa, 2012:48-59.
    [10] Al-Diri B, Hunter A, Steel D, et al. Joining retinal vessel segments[C]//IEEE International Conference on Bioinformatics Bioengineering, 2008:1-6.
    [11] Caliva F, Hunter A, Chudzik P, et al. A fluid-dynamic based approach to reconnect the retinal vessels in fundus photography[C]//International Conference of the IEEE Engineering in Medicine Biology Society, 2017:360-364.
    [12] Yang J, Shi Y. Finger-vein ROI localization and vein ridge enhancement[J]. Pattern Recogn Lett, 2012, 33(12):1569-1579.
    [13] Yang J, Shi Y. Finger-vein network enhancement and segmentation[J]. Pattern Anal Appl, 2014, 17(4):783-797.
    [14] Mei C, Xiao X, Liu G, et al. Feature extraction of finger-vein image based on morphologic algorithm[C]//2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems Knowledge Discovery, 2009:407-411.
    [15] Yu J, Li Y. Improving Hilditch thinning algorithms for text image[C]//2009 International Conference on E-Learning, E-Business, 2009:76-79.
    [16] Peng Jinjin. Multimodal finger feature recognition based on traditional granulation[D]. Tianjin:Civil Aviation University of China, 2015. (in Chinese)
    [17] Wen Mengna. Research on finger-vein image segmentation and recognition based on CNN[D]. Tianjin:Civil Aviation University of China, 2018. (in Chinese)
  • [1] 张骏, 朱标, 沈玉真, 张鹏.  基于引导滤波的多分支注意力残差红外图像去噪网络 . 红外与激光工程, 2022, 51(11): 20220060-1-20220060-11. doi: 10.3788/IRLA20220060
    [2] 李东亮, 卢贝.  基于深度神经网络的光纤传感识别算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(9): 20210971-1-20210971-6. doi: 10.3788/IRLA20210971
    [3] 王文君, 徐娜.  一种面向光纤网络路径优化的机器学习改进算法 . 红外与激光工程, 2021, 50(10): 20210185-1-20210185-6. doi: 10.3788/IRLA20210185
    [4] 朱祯悦, 吕淑静, 吕岳.  基于图匹配网络的小样本违禁物品分割算法 . 红外与激光工程, 2021, 50(11): 20210075-1-20210075-9. doi: 10.3788/IRLA20210075
    [5] 徐云飞, 张笃周, 王立, 华宝成.  非合作目标局部特征识别轻量化特征融合网络设计 . 红外与激光工程, 2020, 49(7): 20200170-1-20200170-7. doi: 10.3788/IRLA20200170
    [6] 张旭, 于明鑫, 祝连庆, 何彦霖, 孙广开.  基于全光衍射深度神经网络的矿物拉曼光谱识别方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(10): 20200221-1-20200221-8. doi: 10.3788/IRLA20200221
    [7] 薛珊, 张振, 吕琼莹, 曹国华, 毛逸维.  基于卷积神经网络的反无人机系统图像识别方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(7): 20200154-1-20200154-8. doi: 10.3788/IRLA20200154
    [8] 刘松林, 胡俊, 张丽, 巩丹超.  基于证据网络的场景可识别性分析 . 红外与激光工程, 2020, 49(S2): 20200187-20200187. doi: 10.3788/IRLA20200187
    [9] 裴晓敏, 范慧杰, 唐延东.  多通道时空融合网络双人交互行为识别 . 红外与激光工程, 2020, 49(5): 20190552-20190552-6. doi: 10.3788/IRLA20190552
    [10] 张钟毓, 刘云鹏, 王思奎, 刘天赐, 林智远.  基于DRFP网络的无人机对地车辆目标识别算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(S2): 125-133. doi: 10.3788/IRLA201948.S226001
    [11] 刘天赐, 史泽林, 刘云鹏, 张英迪.  基于Grassmann流形几何深度网络的图像集识别方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 703002-0703002(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0703002
    [12] 裴晓敏, 范慧杰, 唐延东.  时空特征融合深度学习网络人体行为识别方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(2): 203007-0203007(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0203007
    [13] 杜恩宇, 张宁, 李艳荻.  基于Gabor滤波器的车道线快速检测方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 817008-0817008(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0817008
    [14] 贾桂敏, 李树一, 杨金锋, 夏冬.  指静脉红外图像特征不变性编码新方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(9): 926006-0926006(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0926006
    [15] 蒋均, 陆彬, 田遥岭, 郝海龙, 张健, 邓贤进.  170 GHz和340 GHz CSMRs滤波器选频网络研究 . 红外与激光工程, 2017, 46(11): 1125001-1125001(6). doi: 10.3788/IRLA201746.1125001
    [16] 刘志青, 李鹏程, 郭海涛, 张保明, 丁磊, 赵传, 张旭光.  融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波 . 红外与激光工程, 2016, 45(4): 406003-0406003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.0406003
    [17] 杨光, 丁林林, 王向明, 王华明, 钦兰云.  扫描路径对激光修复钛合金残余应力与变形的影响 . 红外与激光工程, 2015, 44(10): 2926-2932.
    [18] 崔法毅.  色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1382-1389.
    [19] 倪维平, 严卫东, 吴俊政, 张晗, 芦颖, 郑刚.  应用图像方向和宽度谱检测机场跑道 . 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3655-3662.
    [20] 刘洪志, 陈宇, 霍富荣, 郑丽芹.  改良型MACH滤波器算法的形变目标识别 . 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3788-3793.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  565
  • HTML全文浏览量:  111
  • PDF下载量:  46
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-10
  • 修回日期:  2019-01-17
  • 刊出日期:  2019-04-25

手指静脉红外图像血管网络修复新方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0426003
    作者简介:

    贾桂敏(1982-),女,讲师,博士,主要从事光电探测与成像、模式识别等方面的研究。Email:gmjia_cauc@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61502498,61806208);中央高校基本科研业务费(3122017001)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。

English Abstract

参考文献 (17)

目录

    /

    返回文章
    返回