基于自动调光功能的手指静脉图像采集系统

帧接收中断INT0处理函数中,为每一帧图像前加上特定的帧头[4]，以便上位机应用程序可以准确和完整地分离出每一帧图像数据。在手指触发按键中断INT1处理函数中，设定手指触发的标识位，以便上位机程序在发送Vendor指令时，通过读取该标识位来决定是否自动保存采集的手指静脉图片。

　(2)USB驱动程序直接利用EZ-USB开发包自带的驱动程序ezusbsys.c。为满足图像数据的实时接收需求，减少在应用程序中重复调用数据读取函数的时间开销，需要修改驱动程序的读取缓存设定值。本文设计如下：

#define TRANSSIZE 2048
　　…
for(j=0;jinterfaceList[0].InterfaceDescriptor-> bNumEndpoints; j++)
interfaceObject->Pipes[j].MaximumTransferSize= (TRANSSIZE * 1024) - 1;

　修改完USB驱动程序文件后,需要使用类似Windows XP DDK的软件重新编译ezusb.sys文件，执行命令build-c -z即可生成测试版本或发布版本。

　另外将驱动程序的配置文件中生产商/销售商(PID/VID)代码和设备名更改为用户的设定。

　(3)上位机图像处理软件接收到的图像数据是Bayer格式，如图5所示。要将Bayer格式数据显示为24位RGB彩色图像，颜色插值算法是关键技术。考虑到图像采集的实时性和静脉纹路特点，选择最邻近法、双线性算法、边缘导向法和适应性颜色层法[6]等四种插值算法进行对比研究。

　从图6中可以看出，最邻近法因运算简单，只复制了邻近的相关颜色,所以导致边缘马赛克现象非常明显。双线性法明显优于最邻近法，采用了对相邻像素取平均的方法，但没有利用不同彩色分量之间的关系，所以导致图像的边缘引进大量的错误数据造成图像边缘模糊现象。边缘导向法仅是对人眼较敏感的G分量进行了沿边缘的插值方法，效果优于最邻近法，但边缘模糊现象也比较严重。而适应性颜色层法对R、G、B等三种颜色分量都进行了沿边缘的插值方法，恢复的图像效果最好，锐化了图像边缘，提高了视觉质量。因此本系统采用适应性颜色层法采集手指静脉的纹路图像。

3 实验结果

　本文设计的手指静脉采集系统的上位机图像处理软件如图7所示。在自动调光功能条件下，采集的手指静脉图像如图8所示。

　本文介绍了带有自动调光模块，并基于EZ-USB FX2和CMOS图像传感器的手指静脉系统，不仅能够实现针对不同厚度手指，动态调整红外发射光强度，以保证手指静脉图像质量稳定,避免了曝光过强或过弱现象,而且通过采用适应性颜色层插值算法还原图像数据，保证了手指静脉图像纹路清晰，而且在VGA(分辨率640×480)模式下能够以30帧/s的视频形式显示。