掌纹掌脉融合识别技术在地铁环境中的应用

传统的图像像素级融合通常只是将掌纹掌脉的灰度图像融合生成另一种灰度图像，由于观测者（动物或人类）可能是信息处理链上的最后一环，因此很自然会对生理视觉神经系统的性质产生研究兴趣，并且希望在生理物理学、心理物理学研究的基础上指导图像处理与机器视觉研究的开展。视网膜和外膝体感受野的ON通道和OFF通道对应着中心-环绕响应，中心-环绕响应与光源无关，它与神经元感受野的局部图像区域对比率有关。ON通道和OFF通道的数学描述如下。

假设输入图像为Iij，中心位置（i，j）的神经元ON响应为Iij +，OFF响应为Iij-，每个神经元接受中心区域的高斯加权和输入刺激C和周围区域的高斯加权和输入抑制S，即：

将神经元的ON和OFF响应转化为归一化的平衡放射性，即：

神经元的ON和OFF响应的对应差值产生了感受野的输出信号，即：

感受野的输出信号主要取决于类似DOG滤波器的C-S分量，它还与核函数扩展后的局部图像区域的对比（C+S）（C+S）-1有关。

我们这里应用了两种经典感受野的模型（如图7.2所示），将可见图像和红外图像分别作为输入信号端计算其增强图像+Vis和+Infra，以增强可见部分+Vis为感受野中心刺激部分，以增强红外部分+Infra为感受野外周抑制部分，分别得到可见增强红外图像+Vis+Infra和可见抑制红外图像+Vis-Infra。(www.xing528.com)

对于感受野模型公式得到的可见增强红外图+Vis + Infra和可见抑制红外图像+Vis-Infra，还需要进行进一步的处理。首先去除它们的负值响应只保留正值响应，其次还需要将其归一化映射到统一的［0，255］区间，归一化公式为：

一般而言，由于成像设备等实际因素和条件的制约，红外图像的分辨率和图像质量要比可见图像低，一个独立的红外图像像素点有时可以看做它所对应的可见图像像素点的小范围感受野周边区。感受野模型公式对可见图像和红外图像进行处理的效果是使得它们的目标信息得到增强，处理后得到的图像分辨率为两者中较大的那个（通常是可见图像的分辨率）。

将其应用于掌纹掌脉融合技术，掌纹图像即为可见图像，而掌脉图像为红外图像，分别将其作为感受野模型的输入端。以掌纹图像为经典感受野主刺激，得到单独增强掌纹图像、掌脉增强掌纹图像、掌脉抑制掌纹图像；以掌脉图像为经典感受野主刺激，得到单独增强掌脉图像、掌纹增强掌脉图像、掌纹抑制掌脉图像。最后应用Waxman的对抗融合颜色重构方法重构出手掌彩色图像，得到的掌纹掌脉融合效果示意图如图7.5所示。

图7.5　掌纹掌脉融合效果示意图

由图7.5可见，单独增强掌纹图像和单独增强掌脉图像能够较好增强我们所关心的细节特征，可以视为掌纹图像预处理和掌脉图像预处理中图像增强的一种新型途径，而掌纹增强掌脉图像和掌脉增强掌纹图像则可以视为应用响尾蛇双模式机理的新型融合方法。