手指静脉识别系统矩形阵列光源特性分析及优化设计

朱超平，秦华锋，刘启能

(1. 重庆工商大学 计算机科学与信息工程学院，重庆 400067; 2.重庆市检测控制集成系统工程重点实验室，重庆 400067)

1 引 言

手指静脉是人体的生理特征之一，具有唯一性、稳定性以及可度量性，还具有天然的防伪性和活体识别性。由于手指静脉识别系统具有采集速度快、非接触性、准确度高和安全性高等诸多优点，使得手指静脉识别技术迅速成为一种新的生物识别技术，具有广阔的市场的前景和经济价值。手指静脉图像质量的高低直接影响手指静脉的识别效率，如何设计一个高效手指静脉采集光源十分重要。

手指静脉的识别原理是静脉血管中红血球上的血红蛋白失氧后可以吸收波长范围为700～1 000 nm 的近红外光。实验表明:当波长约为 850 nm 时，手指静脉对近红外光的吸收特别明显，而手指中的肌肉组织和骨骼对该波长的光波具有很好的透射性，当采用该波长的近红外光线照射手指时，手指静脉血管与周围肌肉组织对近红外光线吸收特性的不同，通过图像传感器可以采集手指静脉血管的造影，从而获得手指静脉血管的分布图像[1,2]。

目前，国内外一些科研机构、高校和企业在从事手指静脉理论和应用的研究方面已取得了一些成果。Dai Y G等人[3]使用非均匀近红外光源补偿光源亮度，实现照度均匀，取得一定的作用，但是控制方法复杂，成本高，影响采集速度；杨金峰等人[4]选取多波段光源，通过控制电路控制光源发光，进行手指静脉采集，但没有考虑光源的形状和光照均匀度问题；梁爱华等人[5]将单排光源设计在手指左侧上方，与手指形成一定角度，利用近红外光的反射特性，采集手指静脉图像，但是侧面光源不好控制，照射也不均匀，图像质量不高；杨数强等人[6]采用分组光源进行照射，采集手指静脉图像，但是光源排成线性结构，光照不均，控制复杂。

手指静脉图像质量的高低，直接与近红外光源照度、均匀度、空间的结构参数以及光源的散射角等因素直接相关，采集系统光源设计的好坏，直接影响采集到的图像的质量，从而决定整个系统的识别性能。因此，本文利用近红外LED光照模型，设计了一种近红外LED矩形阵列光源，用于获取高质量的手指静脉图像。

2 理论模型

2.1 近红外LED理论模型

由朗伯分布可计算单个近红外LED的光强与视角的关系由公式(1)决定。

I=IOcosmθ

(1)

式中：θ为视角;IO为视角为O方向的光强;m值由半角θ1/2决定，半角θ1/2是指光强降为中心光强一半时所对应的视角(它跟生产厂家采用的工艺有关，可以查询生产厂家提供的技术手册)。m值与半角θ1/2的关系[7]为

(2)

单个近红外LED在点(X,Y,O)处，在目标平面上的照明点P点(x,y,h),则单个LED在P点处产生的照度E和光强I满足余弦定律，如图1所示。

图1 单个近红外LED光照模型Fig.1 Single near-infrared LED model

(3)

式中:r为O点到P点的距离，即近红外LED到P点距离。

由式(1)和式(3)可以得到单个LED在P点处产生的照度为

(4)

由于近红外LED光源是一种非相干光源，因此近红外LED灯照射区域的光照度为单个近红外LED照度的叠加。如果在同一平面有N个LED灯，则在P点产生的光照度[8]为

(5)

2.2 矩形阵列光源理论分析

假设有一个近红外LED矩形阵列，矩形阵列的每一排上均匀分布有奇数2K+1个近红外LED灯，矩形阵列的结构参数为d，即每个LED与相邻的LED的间距为d。近红外LED矩形阵列的每一列均匀分布有2H+1个LED灯，该矩形阵列的近红外LED总数为N=(2K+1)×(2H+1)。近红外LED矩形阵列在z=0平面上的中心为O(0，0，0)处，所在的平面为Z=x。矩形近红外LED阵列关于Z轴对称分布的，因此在目标平面上照射的光斑是关于Z轴对称的，如图2所示。近红外LED矩形阵列灯照射区域的光照强度为其单个的叠加，由式(4)可以得到矩形阵列在目标平面的O点产生的光照强度[9]为

(6)

图2 矩形阵列光照模型Fig.2 Rectangular array lighting model

进一步推导矩形近红外LED阵列的照射光斑与发射角的关系。由于近红外LED的聚光性很强，在平面Z=z上照度E大于光斑中心照度E0(E0=照度峰值)20%的范围内几乎90%以上的光通量，根据这个规律可以确定照射光斑的范围为：

E≥0.2E0

(7)

假设与Y轴平行的边为较长边，设光斑中心到光斑边缘的最远距离为R，LED矩形阵列较长边的距离为Kd，则近红外LED矩形阵列的照射光斑的发散角φ满足：

(8)

从式(8)中可以得出矩形近红外LED阵列的照射光斑的发散性质，R可由式(6)和式(7)得出。把光斑中心点O(0，0，z)代入式(5)中能得到矩形阵列的照度峰值E0：

(9)

由公式(7)中的照度E和光斑中心照度E0的关系得出方程[10]为

(10)

由公式(10)可以计算出R的值。

2.3 斯派罗法则

斯派罗法则(sparrow law)最初是用于解决最大限度平坦条件，经研究证明同样适用于均匀照明。当两个高斯分布的能量以线性方式拉开，两峰值逐渐远离最大平坦距离，中心将出现波谷，这个最大平坦距离称为斯派罗极值σL[11]。为了求得σL，满足以下条件:

(11)

(12)

式(11)表示函数的斜率，式(12)表示函数斜率的变化。

3 实验设备及理论分析

3.1 手指静脉采集系统及理论分析

采集系统由电源指示灯，近红外LED光源阵列，手指放置槽，近红外滤光片，CMOS摄像头和控制器等几部分构成，如图3所示。近红外LED光源阵列选用波长为850 nm的hasunopto光源，型号为r3w5rq，其直径为3 mm，功率为0.1 W，发散角度为30°。为了去除其他波段光线的干扰，选用近红外滤光片滤除可见光，排除可见光对成像的干扰。CMOS成像器件选用OV7725，该传感器对850 nm的近红外线非常敏感，分辨率为752×480，采集速度可达60帧/s。镜头采用CW0421IR，具有4 mm的焦距，像面尺寸为0.85 cm。

图3 手指静脉采集系统Fig.3 Finger vein acquisition system

由于采集设备规格限制，加之手指个体差异和使用场景因素的限制，需要设计一个25 mm×25 mm光照面，要求光照面的光照均匀，光照度适中,发射角适中，才能保证手指静脉造影清晰，采集的手指静脉图像质量高。但单个近红外LED不是一个均匀的发光体，在一般的手指静脉识别系统中，采集光源多为一定数量的近红外LED按照经验进行叠加，如果光源叠加不合理，布局排列不规范，可能导致光照明的光线不均匀，光照强度不够，在CMOS成像设备上造影将不够清楚，就有可能导致采集的图像有阴影、光斑和漏光等问题。

下面就获取高质量的手指静脉图像的因素进行讨论，影响质量的因素主要有：(1)近红外LED灯阵列的形状；(2)近红外LED灯的数量；(3)近红外LED阵列中，结构参数的间距；(4)光源距手指所在平面的距离等。通过研究这些参数的变规律，找出一个最优参数的手指静脉光源系统的设计方案。

3.2 照度与矩形阵列芯片数的关系

根据手指静脉采集系统选用的近红外LED，这些LED的发光角度为30°，其半角取值为θ1/2=15°，由根据半角关系和近红外LED的生产工艺，可有m=19.99，假设取IO=1 cd,d=10 mm,h=20 mm,利用式(5)计算出N=1×9个、N=2×9个、N=3×9个等3种情况下目标平面内x轴上的照度。

由式(9)计算可得：当N=1×9个时，其照度峰值为E0=231 lx，当N=2×9个时，其照度峰值增大为E0=452 lx;当N=3×9个时，照度峰值为E0=867 lx。说明照度峰值随LED芯片数的增加而增加，光照更加均匀，通过手指的光线强，手指静脉的造影效果就越好，取得的手指静脉图像就越好[12]。

3.3 发散角与近红外LED灯数量的关系

发散角与近红外LED芯片数的规律，由公式(8)计算出N=1×9个、N=2×9个、N=3×9个3种情况下的发散角度φ分别为14.8°、14.1°和13.2°，这表明近红外LED矩形阵列照射光斑的发散角随LED数的增加而减少，光照更加集中，并且光照分布更加均匀，形成的光斑质量好。但是，手指指型因人而异，手指面积各异，而且手指静脉采集设备本身尺寸也比较小，所以在双重规格的限制之下，在设备有效的位置上，尽量按照矩形阵列的方式多设置LED，使得光照度比较强，发散角比较小，光线比较集中，光斑质量好，采集到的手指静脉均匀，效果更好[13]。

3.4 照度与目标距离的关系

假设IO=1 cd,d=20 mm,采用N=3×9的矩形阵列光源，研究目标距离h变化对手指静脉照射强度和均匀度的影响。假设照射的距离h=20 mm，30 mm 和50 mm 3种情况下，利用公式(5)和公式(8)计算出目标平面内的光照峰值。分别计算可得E0=1 267 lx，901 lx和622 lx。由此可知，光照峰值随着距离目标h的增加而明显减少[14]。为了取得合适的光照度，需要选取合适的高度，另外，考虑到手指静脉采集设备内部空间的限制和指型的厚度等因素，光源到手指平面的高度h=20 mm。

3.5 照度与结构参数的关系

近红外LED阵列的结构参数就是同一排上相邻两个近红外LED芯片间的距离为d，利用斯派罗法则，利用公式(11)、公式(12)对公式(5)E(x,y,h)求二次导数，并令x=0，y=0处，∂2E/∂x2=0，求得到最大平坦条件：

(13)

根据式(13)可知，近红外LED灯之间的结构参数与近红外LED灯距离目标平面的距离h成正比。根据前面讨论的结果，h=20 mm，近红外LED的θ1/2=15°，按式(2)计算m=19.99，再根据式(13)计算出dmax=8.34 mm。当结构参数dmax取值为8.34 mm时，光源在手指平面形成的光斑质量好，光照均匀，皮下静脉形成的图像的对比度高，质量好。

4 实验结果分析

4.1 矩形阵列对图像质量的影响

为了验证采用矩形阵列光源设计对采集手指静脉的效果，采用对比实验，分别用1×9个、2×9个和3×9个矩阵光源采集手指静脉图像。由于每个近红外LED的直径为3 mm，加上结构参数的距离，总距离为3d×3+2dmax=25.68 mm，而一般人的手指宽度不会超过25 cm[15]，所以最多只考虑3排光源，没有考虑更多排光源的情况。对采集的图像利用对比度作为手指静脉质量的评价标准，光源结构和采集的图像对比见图4和图5。

图4 不同阵列的光源设计Fig.4 Light source design for different structure

图5 不同阵列光源采集的图像对比Fig.5 Image contrast for different light source arrays

4.2 光源高度对图像质量的影响

由于手指静脉采集装置采用的是透射式设计，在光源和滤光片之间要插入手指，手指一般的厚度>10 mm，为了适应不同的手指，光源与滤光片之间至少预留15 mm的空隙，供手指伸入。为了不让用户在使用的时候有拘束感，所以预留了一些位置，因此近红外LED阵列光源和手指静脉之间的高度最低设置在h=20 mm，手指离成像设备的距离为 20 mm。采集图图像如图6所示。

图6 光源高度对图像质量的影响Fig.6 The effect of light source height on image quality

4.3 结构参数对图像质量的影响

当d=dmax时，光照均匀，采集的图像质量最好；当d=0.9dmax时，光照明显分布不均匀，当d=1.1dmax时，光斑中有阴影，明显照度不均，采集的静脉效果不够理想。实验结果如图7所示。

图7 结构参数对图像质量的影响Fig.7 The effect of structural parameters on image quality

通过上述对比实验可知，在手指静脉识别系统中，光源的结构、高度和结构参数均影响手指静脉图像的采集质量，选择最优参数进行光源系统的设计，能获取高质量手指静脉。

5 结束语

手指静脉图像质量的高低直接决定了手指静脉系统的识别率，手指静脉图像的采集是手指静脉研究的第一步，但手指静脉在采集的过程中，特别容易受到采集系统光源的影响。本文首先分析了近红外LED阵列的特性，根据手指静脉采集系统的光源应用要求，经过理论分析推导得出：当结构参数为dmax时，采集的手指静脉图像为最优，实验结果与理论推导一致。通过对单排矩阵、双排矩阵和三排矩阵的实验表明：LED灯的数量直接影响手指静脉的质量。实验结果表明当LED阵列为三排时，采集到的手指静脉质量更好。实验结果表明：理论推导值和实际的场景应用取得图像的质量一致，为手指静脉采集系统的光源设计提供了参考依据，为后续的手指静脉特征的提取和识别打下良好基础。