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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115631515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210903447.4，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统是由鲁慧民;赵程程;李玉鹏;桑鹏程设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统，包括以下步骤：步骤1，利用局部平均值与标准差描述的像素离散度算法，得到包含主纹路信息的像素离散度分布图；步骤2，利用融合主纹路信息的像素离散度提取算法，对所得到的像素离散度分布图使用Kirsch滤波核进行多次特征提取，获得像素块组合；其中，Kirsch的移动方式是从左至右和从上至下；步骤3，遍历像素块组合中的所有像素块，获得全局权值和二值序列；步骤4，根据获取的二值序列和全局权值来计算GLDP码，将获取的GLDP码作为对应位置的像素值进行组合最终获得特征图像。通过本发明可以获得对主纹路信息描述效果较好的特征图像。

本发明授权一种高效的手指静脉图像特征提取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种高效的指静脉图片特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，利用局部平均值与标准差描述的像素离散度算法，得到包含主纹路信息的像素离散度分布图； 所述的局部平均值与标准差描述的像素离散度算法包括： 步骤1.1，在大小为mr×ml的指静脉图像区域使用像素离散度算法； 步骤1.2，计算当前算法所操作区域内的所有像素的平均值mj和标准差sj； ， ， 其中，j为当前算法所操作的区域编号，ic为xc,yc处像素的离散度值，c为操作区域中各像素的编号，n为操作区域中像素的数量，xc,yc为操作区域中像素的位置； 步骤1.3，结合平均值mj与标准差sj获得第j个域空间的像素离散度Txj,yj； Txj,yj=mj+k×sj 其中，k为对标准差sj添加的偏值； 步骤1.4，结合获得像素离散度Txj,yj，在静脉图像中依次自左至右、自上至下移动，分别计算所有区域的像素离散度，最终获得像素离散度分布图TGuided={Tx1,y1,Tx2,y2,…,Txn,yn}； 步骤2，利用融合主纹路信息的像素离散度提取算法，对所得到的像素离散度分布图使用Kirsch滤波核进行多次特征提取，获得像素块组合；其中，Kirsch的移动方式是从左至右和从上至下； 对所得到的像素离散度分布图使用Kirsch滤波核进行特征提取的方法： 步骤2.1，对得到的像素离散度分布图TGuided，使用Kirsch滤波核进行特征提取，获取像素块Pi；定义像素块Pi除中心离散度以外的xi,yi处的离散度为p； 步骤2.2，将p进行顺序排序后的下标作为二值模式的权值； 步骤2.3，利用步骤2.1中定义的像素块Pi提取二值序列，然后通过步骤2.2中定义的权值作为二值序列中2的指数进行加权计算，通过Kirsch滤波核对空间区域进行卷积操作，最终获得提取后的像素块Pi； 步骤3，遍历像素块组合中的所有像素块，获得全局权值和二值序列； 步骤4，根据获取的二值序列和全局权值来计算GLDP码，将获取的GLDP码作为对应位置的像素值进行组合最终获得特征图像。

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