胡欣楠 韓仲志

（1.山東中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，山東 濟(jì)南 250300；2.青島農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266109）

0 引言

生物識(shí)別技術(shù)（Biometrics）是指計(jì)算機(jī)利用人體本身所擁有的生物特征來進(jìn)行自動(dòng)身份識(shí)別的技術(shù)，?；谟?jì)算機(jī)的方法及人體所擁有的生物特征來進(jìn)行自動(dòng)疾病診斷及健康評(píng)估。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)手掌診病則是一種較新的生物識(shí)別方法，近年來，得到國(guó)內(nèi)外研究人員的充分重視，甚至歐美國(guó)家也投入到此方面的研究當(dāng)中[1-2]。手掌診病產(chǎn)生于古老的中醫(yī)學(xué)理論，20世紀(jì)末，張大鵬教授[3]開辟該研究領(lǐng)域以來發(fā)展極為迅速，他在中醫(yī)理論和全息醫(yī)學(xué)的啟發(fā)下創(chuàng)新地提出了生物診斷技術(shù)概念及研究方向[3]。哈爾濱工業(yè)大學(xué)鄔向前等[4-5]先后進(jìn)行了自動(dòng)舌像診斷、自動(dòng)脈診、自動(dòng)虹膜診斷以及自動(dòng)手掌診斷等方面的研究，并取得了較大的研究成果。香港理工大學(xué)建立了第一個(gè)掌紋庫(kù)（PolyU palmprint datebase)[6]，本文對(duì)手掌診病過程進(jìn)行了分析，分析了計(jì)算機(jī)對(duì)手掌圖像識(shí)別的預(yù)處理過程，提出了一種手掌關(guān)鍵點(diǎn)的定位方法。

1 圖像采集與預(yù)處理

用掃描儀采集手掌的圖像，掃描時(shí)按輕輕平放在掃描儀上，為了使掃描背景為黑色，掃描儀蓋板完全打開，實(shí)驗(yàn)用的掃描儀型號(hào)為佳能 CanoScan 8800F，平板式CCD掃描儀，光學(xué)分辨：4800dpi*9600dp；最大分辨率：19200dpi，掃描范圍：216*297mm；使用的計(jì)算機(jī)為聯(lián)想ideaCentre Kx 8160：CPU為 Intel酷睿 2四核 Q8300 2.5GHz， 內(nèi)存DDRIII4G；閃存1G，硬盤 500G；Winows XP操作系統(tǒng)。Matlab2008a下編程，掃描得到的部分圖片如圖1。

圖1 通過掃描儀獲得的部分手掌圖片

圖像的預(yù)處理包括圖像的增強(qiáng)、去噪、中值濾波、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)操作和圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換等常規(guī)的預(yù)處理方法。

由于圖像比較大影響處理速度首先進(jìn)行圖像壓縮，然后灰度化，中值濾波去噪，對(duì)比度增強(qiáng)，二值化，然后提取手掌區(qū)域，進(jìn)行邊緣檢測(cè)，手掌圖像的預(yù)處理過程如圖2。

圖2 手掌圖像的預(yù)處理過程

2 關(guān)鍵點(diǎn)定位

下面以邊界標(biāo)記的方法，尋找邊界，求出邊界距半徑r的函數(shù)f(·)的分布；方法為，首先在圖像（圖3H）中像素的x、y坐標(biāo)逐行逐列掃描，找到第一個(gè)像素值為1的點(diǎn)坐標(biāo)（x1，y1）如圖3A圓圈內(nèi)點(diǎn)，然后限定三個(gè)搜索方向（向左、向左上、向上）如圖3B，找第二個(gè)像素值為1的點(diǎn)坐標(biāo)（x2，y2），計(jì)算（x1，y1）與（x2，y2）距離 r1；接著限定 8-聯(lián)通方向搜索如圖 3C，找到兩個(gè)像素為 1 的點(diǎn)（x1，y1）和（x3，y3），舍掉剛才走過的點(diǎn)（x1，y1）點(diǎn)，計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)（x1，y1）與（x3，y3）的半徑 r3；如此在8聯(lián)通區(qū)域?qū)ふ蚁乱粋€(gè)點(diǎn)，直到搜索到最后一個(gè)點(diǎn)為起始點(diǎn)時(shí)第一個(gè)像素點(diǎn)結(jié)束。計(jì)算與起始點(diǎn)（x1，y1）的距離，保存各點(diǎn)的距離數(shù)據(jù)與點(diǎn)的位置。做出各點(diǎn)的距離r的函數(shù)f(·)如圖4A。計(jì)算該函數(shù)的導(dǎo)數(shù)y=f′(·)，得到導(dǎo)數(shù)曲線圖（圖 4B），在邊緣圖像（圖 2H）上標(biāo)記 y=f′(·)=0的點(diǎn)，標(biāo)記后的圖像如圖5A。這些點(diǎn)的位置即為手掌圖像的突變點(diǎn)，即為手指的指尖和指丫處。根據(jù)邊界搜尋的順序很容易得出各個(gè)手指指尖和指丫處坐標(biāo)。

圖3 邊界標(biāo)記搜索示意圖

圖4 關(guān)鍵點(diǎn)定位方法

關(guān)鍵點(diǎn)定位方法的思路為：首先找到一個(gè)左下角的點(diǎn)作為起始點(diǎn)，然后計(jì)算各個(gè)邊緣點(diǎn)到起始點(diǎn)的距離，并畫出距離曲線，對(duì)距離曲線求一階倒數(shù)，得到倒數(shù)曲線，極值點(diǎn)即為關(guān)鍵點(diǎn)。在求圖像的距離曲線時(shí)由于邊界不是很平滑可能會(huì)陷入局部極小點(diǎn)，所以要進(jìn)行適當(dāng)?shù)男螒B(tài)學(xué)操作。

最后一步是在對(duì)待分割的手掌圖像（圖5B）上按照關(guān)鍵點(diǎn)（圖 5A）進(jìn)行分割，可以分割出各個(gè)手指部分和手掌部分的獨(dú)立圖像，分割的效果圖如圖5C。這就為下一步進(jìn)行手掌病灶區(qū)域的定位奠定了良好的基礎(chǔ)。

3 結(jié)論

為了研究采用手掌圖像自動(dòng)診病的可行性。通過利用計(jì)算機(jī)對(duì)手掌圖像識(shí)別過程進(jìn)行分析，基于圖像處理的方法，采用掃描儀掃描的部分手掌圖片，基于這些圖片進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)的定位和分割方法進(jìn)行了研究，通過適當(dāng)?shù)念A(yù)處理方法過的了手掌清晰的邊界，提出了一種采用求距離倒數(shù)的方法進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)記，實(shí)驗(yàn)證明標(biāo)記的效果良好。本文所提出系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想和關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)記方法對(duì)手掌自動(dòng)診病系統(tǒng)的開發(fā)具有積極意義。

［1］A.Jain,R.Bolle and S.Pankanti,Biometrics：Personal Identification in Networked Society[M].Kluwer Academic Publishers,1999.

［2］N.Duta,A.K.Jain,and K.V.Mardia,Matching of palmprint [J].Pattern Recognition Letters,vol.23,no.4,pp.477-485,2001.

［3］D.Zhang,Automated Biometrics-Technologies and Systems [J].Kluwer Academic Publishers,2000.

［4］Xiangqian Wu,Kuanquan Wang,David Zhang,Bo Huang,Palmprint Classification Using Principal Lines[J].Pattern Recognition.2004,37(10)：1987-1998.

［5］Xiangqian Wu,Kuanquan Wang,David Zhang, “Fusion of Phase and Orientation Information for Palmprint Authentication”,Pattern Analysis and Application,Dec.2005.

［6］http：//www.pudn.com/downloads92/sourcecode/others/detail357842.html [EB/OL].

［7］Han Zhongzhi,Li Yanzhao,Zhang Jiapeng,Zhao Yougang.Counting Ear Rows in Maize Using Image Process Method[C].IEEE ICIC2010.6,(3)：333-336.