掌脈圖像采集系統設計
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系統通過(guò)TVP5146將模擬信號數字化[3]，攝像機連接在TVP5146的VI_2_B端口上，通過(guò)I2C對其寄存器進(jìn)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(jìn)行配置(使用默認配置值，即128，128)時(shí)，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。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/188158.htm
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(guò)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(shí)通過(guò)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(huì )對定位和有效區域截取造成障礙。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(wú)法正確定位，如圖5所示。
本系統采用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，連續分別采2幅圖像的方法，正確截取掌脈有效區域。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(shí)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(shí)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(shí)鐘頻率為27 MHz，像素時(shí)鐘為時(shí)鐘頻率的1/2，即13.5 MHz，采集一幅640×480圖像所用時(shí)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(shí)間。TMS320DM6437 DSP工作頻率為594 MHz，通過(guò)CCS仿真軟件中的Profile功能測得采集兩幅圖像共用了187 004個(gè)時(shí)鐘周期，所用時(shí)間約為0.3 ms。開(kāi)始采集第一幅圖像到開(kāi)始采集第二幅圖像之間只相差23.3ms，時(shí)間間隔很小，因此可以認為在采集兩幅圖像時(shí)手的位置沒(méi)有變化。這樣就可以通過(guò)在第二幅圖上定位出有效區域，然后在第一幅圖上截取有效區域。
2.2 圖像預處理單元
本系統所采圖像大小為640×480，TMS320DM6437片上RAM難以滿(mǎn)足處理圖像的需要，因此需要外擴存儲器。系統需要對圖像進(jìn)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(mǎn)足設計需求。DDR2和DDR一樣，都采用了在時(shí)鐘的上升沿和下降沿同時(shí)進(jìn)行數據傳輸的基本方式，但DDR2擁有2倍于DDR的預讀取系統命令數據的能力，可以很好地滿(mǎn)足系統對速度的要求。本系統采用的DDR2 SDRAM其容量為512 MB，滿(mǎn)足系統對外擴存儲空間的需求。TMS320DM6437的EMIF接口可以與SDRAM實(shí)現無(wú)縫連接[4]，降低了系統的復雜度。
由于FLASH具有掉電后不丟失的特點(diǎn)，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(huì )嚴重浪費有限的存儲空間。另外，每次匹配登入圖像時(shí)都需要對原始圖像進(jìn)行預處理，因此占用系統資源，增加匹配時(shí)間。所以本文采用先對原始圖像做有效區域截取，存儲歸一化后的掌脈圖像的方法來(lái)節約存儲空間。
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(diǎn)對掌脈有效區域進(jìn)行定位。只選取圖像的上半部分最大連續邊界計算每點(diǎn)的曲率，根據曲率計算確定各個(gè)指根之間的交叉點(diǎn)，共3個(gè)。3個(gè)點(diǎn)中橫坐標最大和最小的2個(gè)點(diǎn)為有效區域截取的基準點(diǎn)。根據基準點(diǎn)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(dòng)光源所拍攝的掌脈圖像受外界光強變化影響很小，本系統所采圖像經(jīng)歸一化后，使用二維Fisher線(xiàn)性判別器對所采圖像進(jìn)行分類(lèi)測試。通過(guò)計算每個(gè)測試樣本的特征與訓練庫中每個(gè)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(lèi)別。對10人進(jìn)行靜脈圖像采集，每人10幅圖像，共100幅靜脈圖像。測試時(shí)用每一個(gè)類(lèi)的兩幅圖像作為訓練樣本集，每個(gè)類(lèi)的剩余圖像作為測試樣本集。特征子空間維數分別取1、2、3時(shí)對應的識別率分別為93.75%、97.5%和100%，表明系統采集到的掌脈圖像完全能夠滿(mǎn)足識別算法的需要。采集者可以通過(guò)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并設計出了機械裝置和光學(xué)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(guò)該方法可以同時(shí)解決提高靜脈圖像對比度和降低掌脈圖像有效區域截取算法復雜度的問(wèn)題。系統可以脫離PC機的束縛方便地應用于現場(chǎng)，具有很好的應用價(jià)值和發(fā)展前景。試驗證明，該系統具有非接觸、快速和抗干擾等優(yōu)點(diǎn)，所采集到的掌脈圖像完全滿(mǎn)足識別算法的需要。
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