人體靜脈血管成像是一項在醫(yī)學領域廣泛應用的技術[1],。靜脈識別是近些年來發(fā)展起來的一種新的生物特征識別方法,。與其他生物特征識別方法相比，對靜脈識別的研究相對較少[2],。靜脈識別的優(yōu)點有：(1)很強的普遍性和唯一性,；(2)靜脈血管位于體表內，是非接觸性的信息采集,，不會造成采集界面的污染,；(3)由于是身體內部的血管特征，很難偽造或者手術改變,；(4)可以避免一旦表皮受損害而無法進行指紋識別的缺陷,；(5)相比虹膜識別,，采集過程具有親和性,。
    目前的掌脈圖像采集裝置多采用CCD或CMOS攝像機連接圖像采集卡將圖像傳送至PC機。PC機體積龐大,、操作繁瑣,、成本較高。故設計一種以DSP數(shù)字信號處理器為核心的嵌入式掌脈采集裝置可以擺脫PC機的限制,，進而降低成本,，同時為基于這種新興的生物特征識別相關的產(chǎn)品提供硬件支持，便于產(chǎn)品的現(xiàn)場實際應用,。
    本文設計了在光照強度恒定的前提下,，通過重復配置TVP5146的光亮度和亮度對比度等寄存器來采集掌脈圖像并方便定位手形圖像,。通過該方法可以同時解決提高靜脈圖像對比度及降低掌脈圖像有效區(qū)域截取算法復雜度的問題。
1 掌脈圖像取樣裝置及光學系統(tǒng)設計
1.1 掌脈圖像取樣裝置的設計
    在對手掌靜脈圖像取樣裝置設計時遵循以下原則：
    (1)使采集者對采集過程感到舒適,；
    (2)采集到的手掌圖像方向相對固定不變,，方便將來對所采圖像做定位處理；
    (3)環(huán)境相對封閉,，減少外界環(huán)境所帶來的干擾噪聲,。
    根據(jù)上述原則設計了手掌靜脈圖像取樣裝置，該裝置由掌入口,、光源,、紅外濾光片、箱體,、勻光板,、內部反光材料、背景和攝像機8個部分所組成,。圖1為手掌靜脈圖像取樣裝置的三維立體圖,。

    該裝置各部分功能說明如下：
    (1)掌入口：手平伸后從此入口伸入采樣裝置，手掌與攝像機距離相對固定,，使手掌的方向不會有較大偏差,，可定焦拍攝，方便以后對掌脈圖像做定位處理,。
    (2)光源：加近紅外光,。
    (3)紅外濾光片：由于攝像機對可見光的相對光譜響應遠大于對近紅外光相對光譜響應，加紅外濾光片可濾除可見光,，避免可見光對成像效果造成影響,。
    (4)箱體：雖然加了紅外濾光片可以濾除可見光，但自然光中的近紅外光很豐富,，而箱體使采集環(huán)境相對封閉,，可避免外界環(huán)境對采集效果造成影響。
    (5)勻光板：將由一組近紅外發(fā)光二極管構成的陣列點光源轉換為相對均勻的面光源,。
    (6)內部反光材料：為系統(tǒng)補光,。
    (7)背景：黑色背景，圖像二值化后便于對掌心圖像做有效區(qū)域截取,。
    (8)攝像機：拍攝圖像,。
1.2 光源的設計
    在近紅外區(qū)域，體液和軟組織相對透明,，穿透力強,。當入射光波長在700 nm～1 000 nm時，可較好地穿透皮膚和肌肉,，凸現(xiàn)出靜脈結構,。另外,，近紅外光線對人體無創(chuàng)傷，人眼不可見,，非常適合應用于靜脈圖像的采集,。
    本系統(tǒng)采用以850 nm為主、960 nm為輔的混合光源為系統(tǒng)加光,。850 nm的近紅外光可以避免人體其他組織對近紅外光的吸收,，可以采集到大多數(shù)人的掌脈圖像。960 nm光源透射深度大,，可以拍攝到手掌脂肪層較厚人群的靜脈圖像,。如圖2所示，圖2(a)所示為正常手在850 nm光照下的成像,，圖2(b)為脂肪層較厚的手在850 nm和960 nm光照下成像對比,。近紅外光譜對靜脈成像的影響問題本文不詳細論述。

2 硬件電路設計
    通過對系統(tǒng)控制面板的操作,，可以根據(jù)需要控制所采掌脈圖像是登記還是登入等工作狀態(tài),，攝像機采集模擬圖像，通過視頻解碼芯片TVP5146將模擬信號數(shù)字化,，將數(shù)字化后的圖像存入DDR2做預處理,，將預處理后的圖像存入FLASH，識別結果由液晶模塊顯示,。圖3為系統(tǒng)框圖,。

2.1 圖像采集單元
    系統(tǒng)通過TVP5146將模擬信號數(shù)字化[3]，攝像機連接在TVP5146的VI_2_B端口上,，通過I2C對其寄存器進行配置,。首先需要將模擬通道寄存器設置為05H，然后選擇視頻信號輸入端口為VI_2_B,。所用攝像機為PAL制式,，需要將視頻標準寄存器設置為02H。
    采集掌脈圖像對光亮度要求十分嚴格,。為了使靜脈紋理清晰,，必須使光照充足，保證有足夠的近紅外光被血紅蛋白吸收,。在視頻解碼芯片TVP5146光亮度寄存器和亮度對比度寄存器不進行配置(使用默認配置值,，即128，128)時,，圖像亮度大，圖像邊緣明顯,，但靜脈圖案與背景的對比度低,，如圖4所示,。

    為保證有足夠的近紅外光被血紅蛋白吸收，應保持光照強度不變,。通過視頻解碼芯片將對比度調高,，以增強靜脈紋理與背景的對比度，同時通過視頻解碼芯片將亮度調低,，使圖像不至于產(chǎn)生曝光,。但此種方法會對定位和有效區(qū)域截取造成障礙。其原因是由于手掌,、手指邊緣圖像與背景顏色接近,，二值化、邊界提取后無法正確定位,，如圖5所示,。

    本系統(tǒng)采用2次配置視頻解碼芯片TVP5146光亮度寄存器和亮度對比度寄存器，連續(xù)分別采2幅圖像的方法,，正確截取掌脈有效區(qū)域,。第一次將光亮度寄存器設置為0x14，亮度對比度寄存器設置為0xA0,，此時所采圖像為掌脈圖像,。在光強恒定的條件下，第二次將光亮度寄存器設置為0xFF,，亮度對比度寄存器設置為0xFF,，此時所采圖像是背景為黑色、手部為白色的手形圖像,，如圖6所示,。TVP5146時鐘頻率為27 MHz，像素時鐘為時鐘頻率的1/2,，即13.5 MHz,，采集一幅640×480圖像所用時間為約為0.023 s，即23 ms,。此外,，對TVP5146和DSP中的部分寄存器的重新配置還需要一定的時間。TMS320DM6437 DSP工作頻率為594 MHz,，通過CCS仿真軟件中的Profile功能測得采集兩幅圖像共用了187 004個時鐘周期,，所用時間約為0.3 ms。開始采集第一幅圖像到開始采集第二幅圖像之間只相差23.3ms,，時間間隔很小,，因此可以認為在采集兩幅圖像時手的位置沒有變化。這樣就可以通過在第二幅圖上定位出有效區(qū)域,，然后在第一幅圖上截取有效區(qū)域,。

2.2 圖像預處理單元
　　本系統(tǒng)所采圖像大小為640×480,，TMS320DM6437片上RAM難以滿足處理圖像的需要，因此需要外擴存儲器,。系統(tǒng)需要對圖像進行大量預處理計算和中間圖像暫存,，需要使用存儲量大且速度快的外擴存儲器。DDR2 SDRAM可以滿足設計需求,。DDR2和DDR一樣,，都采用了在時鐘的上升沿和下降沿同時進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕痉绞剑獶DR2擁有2倍于DDR的預讀取系統(tǒng)命令數(shù)據(jù)的能力,，可以很好地滿足系統(tǒng)對速度的要求,。本系統(tǒng)采用的DDR2 SDRAM其容量為512 MB，滿足系統(tǒng)對外擴存儲空間的需求,。TMS320DM6437的EMIF接口可以與SDRAM實現(xiàn)無縫連接[4],，降低了系統(tǒng)的復雜度。
    由于FLASH具有掉電后不丟失的特點,，因此選用其存放采集到的掌脈圖像,。但原始灰度掌脈圖像為640×480，占用存儲空間大小為300 KB,，如果存放整張掌脈圖像會嚴重浪費有限的存儲空間,。另外，每次匹配登入圖像時都需要對原始圖像進行預處理,，因此占用系統(tǒng)資源,，增加匹配時間。所以本文采用先對原始圖像做有效區(qū)域截取,，存儲歸一化后的掌脈圖像的方法來節(jié)約存儲空間,。
    在手形圖像中，可利用手指根部與手掌交叉處的輪廓特征點對掌脈有效區(qū)域進行定位,。只選取圖像的上半部分最大連續(xù)邊界計算每點的曲率,，根據(jù)曲率計算確定各個指根之間的交叉點，共3個,。3個點中橫坐標最大和最小的2個點為有效區(qū)域截取的基準點,。根據(jù)基準點截取出方形圖像并歸一化為128×128，大小為16KB的圖像存入FLASH,。相比原始掌脈圖片,，預處理后的圖片大小只為原始圖像大小的4/75，有效節(jié)約了存儲空間,。
3 識別測試
    在半封閉的取樣裝置中,，用近紅外光做主動光源所拍攝的掌脈圖像受外界光強變化影響很小，本系統(tǒng)所采圖像經(jīng)歸一化后，使用二維Fisher線性判別器對所采圖像進行分類測試,。通過計算每個測試樣本的特征與訓練庫中每個樣本的特征的歐氏距離,，使用最近鄰法決策出待測樣本所屬類別,。對10人進行靜脈圖像采集,，每人10幅圖像，共100幅靜脈圖像,。測試時用每一個類的兩幅圖像作為訓練樣本集,，每個類的剩余圖像作為測試樣本集。特征子空間維數(shù)分別取1,、2,、3時對應的識別率分別為93.75%、97.5%和100%,，表明系統(tǒng)采集到的掌脈圖像完全能夠滿足識別算法的需要,。采集者可以通過顯示器方便地確定手的位置是否合適。
    在分析了目前對掌脈圖像采集裝置研究較少的現(xiàn)狀后,，本文構建了一種基于TMS320DM6437 DSP和視頻解碼芯片TVP5146的掌脈圖像采集系統(tǒng)并設計出了機械裝置和光學結構,。在光照強度恒定的條件下能夠清晰并快速地拍攝出手掌靜脈圖像和方便定位的手形圖像。
    通過該方法可以同時解決提高靜脈圖像對比度和降低掌脈圖像有效區(qū)域截取算法復雜度的問題,。系統(tǒng)可以脫離PC機的束縛方便地應用于現(xiàn)場,，具有很好的應用價值和發(fā)展前景。試驗證明,，該系統(tǒng)具有非接觸,、快速和抗干擾等優(yōu)點，所采集到的掌脈圖像完全滿足識別算法的需要,。
參考文獻
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