李燕

德州職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系 山東德州 253034

使用不變特征點(diǎn)定位掌紋圖像中的大魚(yú)際區(qū)域

李燕

德州職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系 山東德州 253034

用計(jì)算機(jī)對(duì)大魚(yú)際掌紋圖像進(jìn)行處理，首先要從整個(gè)手掌圖像中截取出大魚(yú)際區(qū)域。大魚(yú)際掌紋區(qū)域的定位分割是實(shí)現(xiàn)大魚(yú)際掌紋客觀量化識(shí)別的關(guān)鍵步驟，針對(duì)所要截取區(qū)域的特殊性，提出一套適合提取大魚(yú)際掌紋區(qū)域的方法。

大魚(yú)際區(qū)域；不變特征點(diǎn)；谷點(diǎn)

Abstract We need Thenar palmprint from the palm image when processing the Thenar palmprint by using computer technology. Achieve the objective of Thenar palmprint quantitative identify key steps is how to get Thenar area orientation, to be intercepted area of specialization in, we madea suit from the area of Thenar palmprint.

Key words the area of thenar palmprint; invariant feature points; node area

1 引言

掌紋醫(yī)學(xué)是一門(mén)傳統(tǒng)而又先進(jìn)的中醫(yī)學(xué)科，它通過(guò)觀察手掌的顏色、形狀、紋理等特征對(duì)病人進(jìn)行疾病的診斷。臨床醫(yī)學(xué)者根據(jù)傳統(tǒng)中醫(yī)的望診觀察及觸診信息，并結(jié)合患者的大魚(yú)際掌紋走向、皮膚潤(rùn)澤程度、掌紋紋理特征，將大魚(yú)際掌紋分為3級(jí)。

I級(jí)：大魚(yú)際表面皮膚潤(rùn)澤，觸感柔軟；紋理細(xì)致緊密，掌紋紋線較淺，無(wú)特征性花紋分布。

II級(jí)又可分為2度。I度：大魚(yú)際表面皮膚潤(rùn)澤，觸感柔軟光滑；紋理清晰，但掌紋交叉形成格子型分布，且格子較緊密狹窄。II度：大魚(yú)際表面皮膚較干燥，觸感有粗糙感；紋理較深，掌紋交錯(cuò)形成較明顯的格子型分布，且格子較大，間隙較寬。

III級(jí)：大魚(yú)際表面皮膚粗糙，干燥無(wú)潤(rùn)澤度，觸感粗糙且較硬，似皮革；掌紋較深，交錯(cuò)形成明顯可見(jiàn)的格子型分布，且格子明顯較深，格子間隙明顯較II級(jí)II度增寬，格子分布均勻。

通過(guò)觀察大魚(yú)際掌紋體征，其分級(jí)程度在II級(jí)以上者，可以早期、快速做出診斷。在傳統(tǒng)的臨床上醫(yī)生用肉眼觀察患者的大魚(yú)際掌紋，不同的醫(yī)生對(duì)同一個(gè)病人的掌紋可能會(huì)得到不同的結(jié)論。為使臨床診斷具有一定的客觀性，因此考慮用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)大魚(yú)際掌紋圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)大魚(yú)際掌紋客觀量化識(shí)別，為后續(xù)的診斷和基因相關(guān)分析提供一個(gè)客觀量化的標(biāo)準(zhǔn)。

有效區(qū)域的定位是大魚(yú)際圖像處理與識(shí)別的關(guān)鍵。用計(jì)算機(jī)對(duì)大魚(yú)際掌紋圖像進(jìn)行處理，首先要從整個(gè)手掌圖像中截取出大魚(yú)際區(qū)域。

2 大魚(yú)際區(qū)域的定位

由于使用數(shù)碼相機(jī)獲取的手掌圖像是彩色圖像，因此首先需要對(duì)其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，在定位大魚(yú)際區(qū)域之前，還需要得到平滑的手掌輪廓線，為此再對(duì)手掌灰度圖像進(jìn)行二值化，以得到手掌的輪廓圖。采集手掌圖像時(shí)要求五指自然伸展開(kāi)，這樣在得到的圖像中，5個(gè)手指之間就具有4個(gè)谷點(diǎn)。手掌輪廓線在谷點(diǎn)處的起伏較大，容易從手掌圖像中提取出來(lái)，且谷點(diǎn)的位置穩(wěn)定，因此采用4個(gè)谷點(diǎn)作為不變特征點(diǎn)，確定坐標(biāo)系，進(jìn)而對(duì)大魚(yú)際區(qū)域進(jìn)行定位。谷點(diǎn)位置如圖1所示。

由于大魚(yú)際區(qū)域在縱坐標(biāo)位置上更靠近谷點(diǎn)D，因此在算法中利用谷點(diǎn)D的坐標(biāo)來(lái)協(xié)助確定大魚(yú)際區(qū)域的位置。在確定谷點(diǎn)A、B、C的同時(shí)，再次從下而上橫向掃描手掌圖像，獲得掃描線與拇指、手掌的4個(gè)交點(diǎn)，再運(yùn)用上述方法，從第二、三個(gè)交點(diǎn)出發(fā)，沿邊界線向下尋找谷點(diǎn)D的位置。

下面是利用谷點(diǎn)特征點(diǎn)對(duì)大魚(yú)際區(qū)域進(jìn)行定位的算法步驟。

第一步：搜尋八交點(diǎn)。自上而下橫向遍歷手掌輪廓線圖像，檢測(cè)掃描線與手掌輪廓線是否有8個(gè)交點(diǎn)。若有8個(gè)交點(diǎn)，則記錄下8個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)，并將8個(gè)交點(diǎn)分別記為G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8，結(jié)束掃描進(jìn)行下一步驟；若無(wú)8個(gè)交點(diǎn)，則繼續(xù)進(jìn)行遍歷搜索。

第二步：搜尋四交點(diǎn)。自下而上橫向遍歷手掌輪廓線圖像，檢測(cè)掃描線與手掌輪廓線是否有4個(gè)交點(diǎn)。若有4個(gè)交點(diǎn)，則記錄下4個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)，并將4個(gè)交點(diǎn)分別記為G9、G10、G11、G12，結(jié)束掃描進(jìn)行下一步驟；若無(wú)4個(gè)交點(diǎn)，則繼續(xù)進(jìn)行遍歷搜索。

上述兩步步驟得出的交點(diǎn)如圖2所示。

第三步：搜索谷點(diǎn)。首先搜尋食指與中指的谷點(diǎn)A。具體搜尋方式為：以交點(diǎn)G2作為當(dāng)前點(diǎn)，在當(dāng)前點(diǎn)的8-鄰域像素點(diǎn)中，如果在圖3所示5個(gè)方向上有輪廓線像素，則將當(dāng)前像素點(diǎn)刪除，并把該鄰域像素點(diǎn)作為當(dāng)前點(diǎn)，繼續(xù)按上述方式向下搜尋，直至當(dāng)前點(diǎn)在8-鄰域的這5個(gè)方向上都沒(méi)有像素點(diǎn)。記錄當(dāng)前像素點(diǎn)為A1。以G3為當(dāng)前點(diǎn)，按照上述搜尋方式同樣進(jìn)行搜索，得到A2點(diǎn)。比較A1、A2兩點(diǎn)的坐標(biāo)值，如果兩點(diǎn)坐標(biāo)相同，即兩點(diǎn)重合，則該點(diǎn)為食指

與中指的谷點(diǎn)A；若兩點(diǎn)坐標(biāo)不同，取兩點(diǎn)連線的中點(diǎn)作為食指與中指的谷點(diǎn)A。以同樣方式搜索得到谷點(diǎn)B、C、D。

該步驟中，每個(gè)谷點(diǎn)的取得，都是由相應(yīng)的2個(gè)交點(diǎn)分別搜索，然后對(duì)得出的2個(gè)“谷點(diǎn)”進(jìn)行比較后得出的。這一設(shè)計(jì)是考慮到谷點(diǎn)可能出現(xiàn)在一段水平線上。增加這一簡(jiǎn)單的步驟，所付出的計(jì)算代價(jià)很小，但使手形特征谷點(diǎn)的定位更加準(zhǔn)確。

第四步：確定大魚(yú)際區(qū)域。連接谷點(diǎn)，形成線段AB、BC，分別求得兩線段的中點(diǎn)M1、M2，連接2個(gè)中點(diǎn)形成線段M1M2。過(guò)谷點(diǎn)D做線段M1M2的平行線L1，過(guò)谷點(diǎn)A做M1M2的垂線L2，兩者相交于一點(diǎn)O。以定點(diǎn)O為原點(diǎn)，L1為x軸，L2為y軸，建立坐標(biāo)系。取以（-128,0）（128,0）（128,-256）（-128,-256）4個(gè)點(diǎn)為頂點(diǎn)的矩形區(qū)域，即大魚(yú)際區(qū)域?yàn)?256×256大小的區(qū)域，如圖4中陰影區(qū)所示。

確定大魚(yú)際區(qū)域后，按照大魚(yú)際區(qū)域的定位坐標(biāo)，就可以從手掌圖像中提取大魚(yú)際區(qū)域掌紋信息。

3 結(jié)論

通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的以5個(gè)手指間的谷點(diǎn)作為手掌特征點(diǎn)，進(jìn)而尋找更為穩(wěn)定的谷點(diǎn)連線中點(diǎn)作為定位點(diǎn)，以此確立原點(diǎn)和坐標(biāo)系，可以很好地定位分割出掌紋大魚(yú)際區(qū)域。由于定位結(jié)果的好壞直接影響其量化識(shí)別中的特征提取，因此這在研究大魚(yú)際掌紋量化識(shí)別過(guò)程中具有非常重要的意義。

[1]林郎暉.手紋與診病[M].呼和浩特:內(nèi)蒙古科學(xué)技術(shù)出版社,2000:36

[2]束為,榮鋼,邊肇祺,等,基于方向投影的自動(dòng)掌紋基準(zhǔn)點(diǎn)檢測(cè)[J],清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然版,1999,39(1):98-100

Get Thenar Area Orientation by Using Method of Invariant Feature Points/

/Li Yan

R241.29

B

1671-489X(2011)09-0093-02

10.3969/j.issn.1671-489X.2011.09.093

Author’s address Dezhou Vocational and Technical College, Dezhou, Shandong, China 253034