專利名稱：一種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及虹膜識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處
理方法。
背景技術(shù)：
虹膜識(shí)別具有高準(zhǔn)確度、不容易偽造、非侵犯性等優(yōu)勢(shì)，被認(rèn)為是最具有前景的生 物識(shí)別技術(shù)。自從虹膜識(shí)別開始了商業(yè)化的進(jìn)程，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，在算法領(lǐng)域技術(shù)上已經(jīng) 日趨成熟。光學(xué)體全息圖像識(shí)別技術(shù)在達(dá)虹膜識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用可以使得虹膜識(shí)別技術(shù)有進(jìn) 一步的發(fā)展，讓虹膜識(shí)別具有同時(shí)識(shí)別多幅虹膜圖像，提高虹膜識(shí)別處理大量虹膜圖像的 能力。虹膜圖像識(shí)別的的前處理過(guò)程包括了定位、特征提取與編碼。目前比較可靠的虹 膜定位的方法主要有微積分算法方法和邊緣提取與霍夫變換結(jié)合的方法；特征提取方法有 gabor小波和log-gabor濾波等方法。但是現(xiàn)有技術(shù)并沒(méi)有把光學(xué)體全息圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到虹膜識(shí)別領(lǐng)域。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處理方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)并 沒(méi)有把光學(xué)體全息圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到虹膜識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下—種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處理方法，對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行處理， 所述方法包括(11)對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行虹膜區(qū)域的定位，確定虹膜內(nèi)外邊緣及人眼上下眼 瞼；(12)確定虹膜區(qū)域后，對(duì)虹膜進(jìn)行特征提取與編碼；(13)對(duì)編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行光學(xué)體全息識(shí)別二次編碼。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(11)的具體步驟如下首先進(jìn)行虹膜內(nèi)外邊緣定位，具體步驟如下(211)將采集的虹膜圖像按比例縮小；(212)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波；(213)按照亮度接近最小值和位置處于圖像的中心附近為依據(jù)將圖像二值化；(214)根據(jù)瞳孔區(qū)域的尺寸和虹膜半徑之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，確定虹膜外邊緣和內(nèi)邊 緣的搜索區(qū)域和搜索半徑；(215)對(duì)(212)中所述形態(tài)學(xué)濾波之后的圖像使用carmy算子提取邊緣，得到邊緣 圖，并將虹膜外邊緣搜索區(qū)域以外的邊緣點(diǎn)去掉，對(duì)所有可能的半徑進(jìn)行霍夫變換，每一個(gè) 可能半徑得到的霍夫變換圖中選取三個(gè)亮度最大的峰值作為候選最佳霍夫峰；(216)在所有候選最佳霍夫峰中選取符合最小判斷依據(jù)的峰值點(diǎn)；
(217)在找到外邊緣半徑之后，將(215)中所述邊緣圖放大，并將虹膜內(nèi)邊緣搜索 區(qū)域以外的邊緣點(diǎn)去掉，對(duì)所有可能的半徑進(jìn)行霍夫變換，每一個(gè)可能半徑得到的霍夫變 換圖中選取三個(gè)亮度最大的峰值作為候選最佳霍夫峰，在所有候選最佳霍夫峰中選取符合 最小判斷依據(jù)的峰值點(diǎn)；進(jìn)行人眼上下眼瞼定位，具體步驟如下(221)采用霍夫變換進(jìn)行圓形搜索，離瞳孔圓心最近的圓弧是上眼瞼；(222)對(duì)圖像進(jìn)行180度旋轉(zhuǎn)；(223)采用霍夫變換進(jìn)行圓形搜索，離瞳孔圓心最近的圓弧是下眼瞼(224)得到定位結(jié)果；作為進(jìn)一步的優(yōu)選方案，所述步驟(216)和(217)所述的判斷依據(jù)根據(jù)如下方式 判斷確定第j個(gè)可能半徑的第i個(gè)峰值的亮度為Iu，該峰值到瞳孔中心的距離為， 所有峰值的最大亮度為，到瞳孔中心的最短距離為Dmin，則第i個(gè)峰的判斷依據(jù)Si」為
(/ -/..) (D. -D )
Sij = Pi -^7~~“ + Pd vd -其中是亮度標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重，Pd是距離標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重。在 作為一種優(yōu)選方案，對(duì)上述步驟(224)得到的定位結(jié)果進(jìn)行檢查，如果不符合標(biāo)準(zhǔn)，則認(rèn)為是原始的 虹膜圖像拍攝質(zhì)量不佳，輸出重新進(jìn)行虹膜圖像采集的提示，所述對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行檢查的 具體步驟如下(41)計(jì)算定位結(jié)果中瞳孔以內(nèi)的平均亮度，如果高于設(shè)定的閾值則輸出重新進(jìn)行 虹膜圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(42)；(42)計(jì)算瞳孔區(qū)域外一定半徑的圓環(huán)內(nèi)的平均亮度，如果低于設(shè)定的閾值則輸出 重新進(jìn)行虹膜圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(43)；(43)檢查虹膜外邊緣中心和內(nèi)邊緣中心偏移是否超過(guò)閾值，如果超過(guò)閾值則輸出 重新進(jìn)行虹膜圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(44)；(44)計(jì)算上下眼瞼遮蔽的面積占虹膜圓環(huán)面積的百分比，超過(guò)閾值則輸出重新進(jìn) 行虹膜圖像采集的提示。作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(12)的具體步驟如下(51)將人眼圖上下眼瞼部分作為噪聲區(qū)域標(biāo)記起來(lái)，并將其刪除；(52)使用仿射變換將虹膜區(qū)域和噪聲區(qū)域變換成矩形；(53)對(duì)步驟(52)的圖像做傅立葉變換，在頻域使用log-gabor濾波進(jìn)行特征提 取；(54)做傅立葉逆變換，取圖像的實(shí)部進(jìn)行二值化，并將噪聲區(qū)域刪除，得到最后的 特征編碼；作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(13)的具體步驟如下(61)將步驟(12)編碼得到的圖像的每個(gè)像素，映射到二次編碼圖中，映射方法為 原圖上的一個(gè)像素對(duì)應(yīng)寬度為1個(gè)像素，高度為多于1個(gè)像素的區(qū)域，該區(qū)域稱為二次像 素。二次像素從圖像的上下兩端向圖像中間排列。排列完所有像素之后保持二次編碼圖約
51/3中間區(qū)域沒(méi)有二次像素。；(62)將步驟(61)中得到的圖像的行距擴(kuò)大到多于1個(gè)像素。作為進(jìn)一步的優(yōu)選方案所述步驟(61)將步驟(12)編碼得到的圖像的每個(gè)像素，映射成寬度為1個(gè)像素， 高度為10 15個(gè)像素的區(qū)域；所述步驟(62)將步驟(61)中得到的圖像的行距擴(kuò)大到15 20個(gè)像素。本發(fā)明用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的前處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了把光學(xué)體全息圖像識(shí)別技 術(shù)應(yīng)用到虹膜識(shí)別領(lǐng)域。光學(xué)體全息虹膜識(shí)別技術(shù)是光學(xué)體全息圖像識(shí)別在虹膜識(shí)別中的 應(yīng)用，具有并行識(shí)別虹膜的功能。本發(fā)明針對(duì)光學(xué)體全息圖像識(shí)別的特點(diǎn)對(duì)虹膜圖像進(jìn)行 前處理，具有一般虹膜識(shí)別前處理的功能，同時(shí)又符合光學(xué)體全息圖像識(shí)別的要求。采用本 發(fā)明的處理方法，實(shí)現(xiàn)虹膜的快速定位，減少計(jì)算量、提高計(jì)算準(zhǔn)確度，同時(shí)提高虹膜識(shí)別 率。


圖1為形態(tài)學(xué)濾波后的人眼圖2為瞳孔大致區(qū)域；
圖3為限制后的邊緣圖4為對(duì)圖3進(jìn)行霍夫變換后的霍夫變換圖
圖5為虹膜編碼示意圖6為原始的人眼圖像；
圖7為采用本發(fā)明對(duì)圖6圖像的虹膜定位；
圖8為虹膜定位流程圖9為二次編碼后的輸出圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。本發(fā)明需要完成三個(gè)功能虹膜區(qū)域的定位、虹膜特征提取與編碼、光學(xué)體全息識(shí) 別二次編碼。1.虹膜內(nèi)外邊緣以及上下眼瞼的定位本發(fā)明的虹膜定位算法采用形態(tài)學(xué)濾波和hough變換相結(jié)合，通過(guò)粗定位減少邊 緣點(diǎn)的數(shù)量以達(dá)到減少運(yùn)算時(shí)間，提高運(yùn)算速度的目的。虹膜定位包括了虹膜內(nèi)外邊緣和 上下眼瞼的定位。虹膜內(nèi)外邊緣定位如圖1 圖4所示。如圖1所示，在進(jìn)行hough變換之前，首先 將圖像按一定的比例縮小，然后使用形態(tài)學(xué)濾波除去不必要的細(xì)節(jié)(睫毛、瞳孔內(nèi)的反光 點(diǎn)，皮膚的反光點(diǎn)，虹膜紋理等)，形態(tài)學(xué)濾波需要先進(jìn)行圖像打開然后再進(jìn)行圖像關(guān)閉，這 些操作都需要一個(gè)結(jié)構(gòu)元素來(lái)完成。這里采用圓形的結(jié)構(gòu)元素，適當(dāng)選擇這個(gè)結(jié)構(gòu)元素的 半徑，就可以去除圖像中一定尺寸以下的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)的邊緣會(huì)被弱化，亮度會(huì)和附 近的像素相近，在邊緣提取時(shí)不會(huì)成為邊緣。然后如圖2所示，按照亮度接近最小值和位置處于圖像的中心附近為依據(jù)將圖像
6二值化，找到瞳孔的大致區(qū)域。瞳孔區(qū)域亮度接近最小值，而且不位于人眼圖像的四個(gè)邊角 (四個(gè)邊角的亮度一般很低，也接近最小值)，經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)濾波之后只要符合這兩個(gè)條件， 可以保證是瞳孔的大致區(qū)域。根據(jù)瞳孔區(qū)域和的尺寸和虹膜半徑之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系(瞳孔的半徑是虹膜半徑的 0. 1 0. 8，虹膜區(qū)域位于全圖縱向的1/3中心和橫向的1/3中心)，這樣就可以大致確定虹 膜外邊緣的搜索區(qū)域和搜索半徑。將得到的瞳孔區(qū)域做以下的處理求出瞳孔區(qū)域的平均 橫縱坐標(biāo)(即重心)作為瞳孔的大致中心，然后求出瞳孔區(qū)域中各像素離瞳孔中心的最大 距離作為瞳孔的大致半徑按照Daugman教授的研究結(jié)果，瞳孔的半徑是虹膜半徑的0. 1 0. 8。，所以有上述 瞳孔大大致半徑得到虹膜的大致半徑范圍，這范圍內(nèi)的多個(gè)整數(shù)就是多個(gè)可能的半徑。在找到外邊緣半徑之后，將圖像放大，根據(jù)外邊緣找到內(nèi)邊緣的搜索區(qū)域和搜索 半徑。這是為了讓搜索內(nèi)外邊緣時(shí)具有相同的精度。內(nèi)邊緣的半徑比外邊緣要小，所以在 搜尋內(nèi)邊緣時(shí)采用更大的比例。一般采用將采集的虹膜圖像放大為兩倍的比例。內(nèi)半徑的 大致范圍就是瞳孔的大致范圍。將這個(gè)大致值的0. 5作為可能內(nèi)邊緣半徑的下限，1. 5倍作 為上限，采用和搜索外邊緣相同的方法搜索內(nèi)邊緣。對(duì)形態(tài)學(xué)濾波之后的圖像使用canny算子提取邊緣，對(duì)所有可能的半徑進(jìn)行霍夫 變換，每一個(gè)可能半徑得到的霍夫變換圖中選取三個(gè)亮度最大的峰值作為候選最佳霍夫 峰；假設(shè)存在10個(gè)可能的半徑，則會(huì)進(jìn)行10次霍夫變換，每次使用一個(gè)不同的半徑、 得到3個(gè)最亮的峰值，總共有3X10 = 30個(gè)峰值。然后在這30個(gè)峰值之中按照下述判斷 依據(jù)來(lái)找出最合適的峰值。判斷依據(jù)通過(guò)hough變換每一個(gè)可能的半徑會(huì)有一個(gè)hough變換圖，稱為一層。這樣可以 得到一系列的峰值點(diǎn)。如果只依靠最大亮度來(lái)判斷虹膜邊緣是很容易出錯(cuò)的。在篩選峰值 點(diǎn)的時(shí)候加入位置的限制條件將有效的提高定位的準(zhǔn)確度。第j層第i個(gè)峰的亮度為Iu， 到圖2亮像素中心區(qū)域的距離為Du，所有峰的最大亮度為1_，到圖2亮像素中心區(qū)域的最
短距離為Dmin。第i個(gè)峰的判斷依據(jù)為
其中Pi是亮度
標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重，pd是距離標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重。在本文的工作中Pl = o. 3，pD = o. 7。找的最小值 可以確定圓形的圓心和半徑，從而完成邊緣的定位。在上述的過(guò)程中不用檢查還有未判斷的半徑，因?yàn)榘霃降目赡芊秶且阎模?有在此范圍內(nèi)的整數(shù)半徑都要做霍夫變換。上下眼瞼的檢測(cè)也是使用hough變換進(jìn)行圓形的搜索，和虹膜內(nèi)外邊緣檢測(cè)不同 的是判斷最佳霍夫峰的標(biāo)準(zhǔn)?；舴蜃儞Q可以知道一個(gè)圓形的圓心和半徑，所以上述方法在 確定虹膜內(nèi)邊緣，即瞳孔時(shí)就已經(jīng)得出了瞳孔的圓心。在眼瞼檢測(cè)中由于眼瞼之上也存在 弧度和眼瞼相近的紋理，所以位置是主要判據(jù)離瞳孔圓心最近的圓弧是眼瞼。最后還要進(jìn)行定位的檢查。檢查指標(biāo)有4個(gè)a)計(jì)算定位結(jié)果中瞳孔以內(nèi)的平均亮度，如果高于設(shè)定的閾值則表明瞳孔半徑找 得太大或者眼瞼把瞳孔部分區(qū)域遮蔽了；
b)計(jì)算瞳孔區(qū)域外一定半徑的圓環(huán)內(nèi)的平均亮度，如果低于設(shè)定的閾值則表明瞳 孔半徑找得太小，上述一定半徑的圓環(huán)一般為瞳孔半徑1. 0倍 1. 3倍的圓環(huán)；c)如果瞳孔定位正確，但是虹膜外邊緣中心和內(nèi)邊緣中心偏移超過(guò)閾值，則表明 外邊緣定位錯(cuò)誤；d)計(jì)算上下眼瞼遮蔽的面積占虹膜圓環(huán)面積的百分比，超過(guò)閾值則表明眼瞼定位 錯(cuò)誤或者眼瞼遮蔽虹膜區(qū)域過(guò)大。如果這4條指標(biāo)有一條不合格，將會(huì)得到定位失敗的結(jié)果，提示要重新采集虹膜 圖像進(jìn)行定位。2.虹膜特征提取與編碼算法流程圖如圖5所示(51)將人眼圖上下眼瞼部分作為噪聲區(qū)域標(biāo)記起來(lái)，并將其刪除；(52)使用仿射變換將虹膜區(qū)域和噪聲區(qū)域變換成矩形，如(51)所述，噪聲區(qū)域是 上下眼瞼部分。(51)中將噪聲標(biāo)記起來(lái)的意思是生成一個(gè)與原圖相同尺寸的二值化圖像， 該圖上白像素表示在原圖中相同位置的像素是噪聲。(52)中使用放射變換需要將原圖和上 述的噪聲二值化圖都分別變換成矩形；(53)對(duì)步驟(52)的圖像做快速傅立葉變換，在頻域使用log-gabor濾波進(jìn)行特征 提??；(54)做傅立葉逆變換，取圖像的實(shí)部進(jìn)行二值化，并將噪聲區(qū)域刪除，得到最后的 特征編碼；將虹膜圖像中眼瞼遮蓋的部分去掉，然后將定位找到的虹膜部分進(jìn)行仿射變換得 到Imp，同時(shí)將眼瞼部分也做仿射變換，生成一個(gè)對(duì)應(yīng)的mask，然后對(duì)Imp進(jìn)行l(wèi)og-Gabor 濾波，并取其實(shí)部進(jìn)行二值化，然后和mask做與運(yùn)算得到虹膜編碼。3.光學(xué)體全息識(shí)別二次編碼將特征提取得到的虹膜編碼進(jìn)行二次編碼。二次編碼后的圖像尺寸由體全息圖像 識(shí)別光路中的SLM分辨率決定。這里稱二次編碼之前的輸入圖像為imin，二次編碼后的輸 出圖像為imout。imout的像素?cái)?shù)比imin的大。imin中的一個(gè)像素對(duì)應(yīng)imout中的一個(gè) 寬度為1像素，高度為10像素的區(qū)域，此區(qū)域稱為二次像素。所以imin中的一行對(duì)應(yīng)在 imout中就成為上下寬度為10像素的條紋。針對(duì)光學(xué)體全息圖像識(shí)別的特點(diǎn)，降低像素之 間的垂直竄擾，imout中的條紋間隔為15像素，并且將imin中的像素排列到imout的上下 兩端，imout的中間不排列imin的像素。實(shí)驗(yàn)證明上述的二次編碼方法在光學(xué)體全息圖像識(shí)別中可以減低像素之間之間 的竄擾，提高識(shí)別率。采用中科院虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)CASI\versi0n2\devicel\中的37人的虹膜圖 像作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。用光學(xué)體全息圖像識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別，無(wú)二次編碼的圖像識(shí)別率為91 %， 二次編碼后的識(shí)別率為100%。如圖6所示，為原始的人眼圖像，采用圖源為CASI數(shù)據(jù)庫(kù) version2\devicel\0055\0055_005. bmp ；圖7為采用本發(fā)明進(jìn)行虹膜定位的效果圖。圖8為虹膜定位流程圖，左邊是定位流程，右邊是對(duì)應(yīng)步驟的效果圖。虹膜定位采 用形態(tài)學(xué)和hough變換相結(jié)合的方法尋找虹膜的內(nèi)外邊緣和上下眼瞼。先將虹膜圖像進(jìn)行 形態(tài)學(xué)濾波得到定位圖像Imr，去除反光點(diǎn)和睫毛等不需要的細(xì)節(jié)，然后再進(jìn)行二值化，找 出在圖像中心附近的低亮度區(qū)域即為瞳孔的大致區(qū)域，然后找出這一區(qū)域重心C和此區(qū)域測(cè)量其橫縱寬度再取兩者平均值作為瞳孔的大致直徑d。將Imr按比例縮小，然后選取以C為中心，直徑為3d的圓形區(qū)域作為虹膜外邊緣定位的目標(biāo)區(qū)域。使用carmy算子提取Imr 的這部分區(qū)域的邊緣，其他部分先屏蔽掉，得到Imo，然后以d作為參照選取一定的半徑搜 索區(qū)域?qū)mo使用hough變換尋找虹膜的外邊緣。以Imo作為hough變換的對(duì)象可以減少 邊緣點(diǎn)的數(shù)量，減少運(yùn)算的時(shí)間，同時(shí)屏蔽了其他噪聲，增加了定位的準(zhǔn)確性。找到虹膜外 邊緣之后將Imo按比例適當(dāng)?shù)姆糯螅缓笠詃為參照劃定一定的范圍作為虹膜內(nèi)邊緣搜索 半徑進(jìn)行hough變換，尋找虹膜內(nèi)邊緣。這樣做可以保證內(nèi)邊緣的搜索精度和外邊緣是一 致的。根據(jù)虹膜外邊半徑為參照將Imo上半部分一定區(qū)域截取下來(lái)，然后以虹膜外邊緣半 徑的一定倍數(shù)為搜索半徑使用hough變換尋找上眼瞼。然后將Imo旋轉(zhuǎn)180度，截取出一 個(gè)含有眼瞼的區(qū)域使用同樣的方法搜尋下眼瞼。圖9為二次編碼后的輸出圖imout。
具體編碼時(shí)，使用matlab編寫算法源代碼編譯成動(dòng)態(tài)連接庫(kù)供C++調(diào)用處理虹膜 圖像，以CASI數(shù)據(jù)庫(kù)versioMVlevicel文件夾中的37人虹膜圖像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，進(jìn)行圖像 前處理后做光學(xué)體全息虹膜識(shí)別，識(shí)別率為100%，平均每幅圖處理時(shí)間為3. 6秒。
權(quán)利要求
一種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處理方法，對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行處理，其特征在于，所述方法包括(11)對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行虹膜區(qū)域的定位，確定虹膜內(nèi)外邊緣及人眼上下眼瞼；(12)確定虹膜區(qū)域后，對(duì)虹膜進(jìn)行特征提取與編碼；(13)對(duì)編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行光學(xué)體全息識(shí)別二次編碼。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(11)的具體步驟如下首先進(jìn)行虹膜內(nèi)外邊緣定位，具體步驟如下(211)將采集的虹膜圖像按比例縮?。?212)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波；(213)按照亮度接近最小值和位置處于圖像的中心附近為依據(jù)將圖像二值化；(214)根據(jù)瞳孔區(qū)域的尺寸和虹膜半徑之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，確定虹膜外邊緣和內(nèi)邊緣的 搜索區(qū)域和搜索半徑；(215)對(duì)(212)中所述形態(tài)學(xué)濾波之后的圖像使用carmy算子提取邊緣，得到邊緣圖， 并將虹膜外邊緣搜索區(qū)域以外的邊緣點(diǎn)去掉，對(duì)所有可能的半徑進(jìn)行霍夫變換，每一個(gè)可 能半徑得到的霍夫變換圖中選取三個(gè)亮度最大的峰值作為候選最佳霍夫峰；(216)在所有候選最佳霍夫峰中選取符合最小判斷依據(jù)的峰值點(diǎn)；(217)在找到外邊緣半徑之后，將(215)中所述邊緣圖放大，并將虹膜內(nèi)邊緣搜索區(qū)域 以外的邊緣點(diǎn)去掉，對(duì)所有可能的半徑進(jìn)行霍夫變換，每一個(gè)可能半徑得到的霍夫變換圖 中選取三個(gè)亮度最大的峰值作為候選最佳霍夫峰，在所有候選最佳霍夫峰中選取符合最小 判斷依據(jù)的峰值點(diǎn)；進(jìn)行人眼上下眼瞼定位，具體步驟如下(221)采用霍夫變換進(jìn)行圓形搜索，離瞳孔圓心最近的圓弧是上眼瞼；(222)對(duì)圖像進(jìn)行180度旋轉(zhuǎn)；(223)采用霍夫變換進(jìn)行圓形搜索，離瞳孔圓心最近的圓弧是下眼瞼(224)得到定位結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟(216)和(217)所述的判斷依據(jù) 根據(jù)如下方式判斷確定第j個(gè)可能半徑的第i個(gè)峰值的亮度為Iu，該峰值到瞳孔中心的距離為，所 有峰值的最大亮度為1_，到瞳孔中心的最短距離為Dmin，則第i個(gè)峰的判斷依據(jù)S。為 -其中Pl是亮度標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重，pD是距離標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，對(duì)上述步驟(224)得到的定位結(jié)果進(jìn) 行檢查，如果不符合標(biāo)準(zhǔn)，則認(rèn)為是原始的虹膜圖像拍攝質(zhì)量不佳，輸出重新進(jìn)行虹膜圖像 采集的提示，所述對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行檢查的具體步驟如下(41)計(jì)算定位結(jié)果中瞳孔以內(nèi)的平均亮度，如果高于設(shè)定的閾值則輸出重新進(jìn)行虹膜 圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(42)；(42)計(jì)算瞳孔區(qū)域外一定半徑的圓環(huán)內(nèi)的平均亮度，如果低于設(shè)定的閾值則輸出重新 進(jìn)行虹膜圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(43)；(43)檢查虹膜外邊緣中心和內(nèi)邊緣中心偏移是否超過(guò)閾值，如果超過(guò)閾值則輸出重新進(jìn)行虹膜圖像采集的提示，否則執(zhí)行步驟(44)；(44)計(jì)算上下眼瞼遮蔽的面積占虹膜圓環(huán)面積的百分比，超過(guò)閾值則輸出重新進(jìn)行虹 膜圖像采集的提示。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(12)的具體步驟如下(51)將人眼圖上下眼瞼部分作為噪聲區(qū)域標(biāo)記起來(lái)，并將其刪除；(52)使用仿射變換將虹膜區(qū)域和噪聲區(qū)域變換成矩形；(53)對(duì)步驟(52)的圖像做快速傅立葉變換，在頻域使用log-gabor濾波進(jìn)行特征提??；(54)做傅立葉逆變換，取圖像的實(shí)部進(jìn)行二值化，并將噪聲區(qū)域刪除，得到最后的特征 編碼；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(13)的具體步驟如下(61)將步驟(12)編碼得到的圖像的每個(gè)像素，映射到二次編碼圖中，映射方法為原圖 上的一個(gè)像素對(duì)應(yīng)寬度為1個(gè)像素，高度為多于1個(gè)像素的區(qū)域，該區(qū)域稱為二次像素。二 次像素從圖像的上下兩端向圖像中間排列。排列完所有像素之后保持二次編碼圖約1/3中 間區(qū)域沒(méi)有二次像素。；(62)將步驟(61)中得到的圖像的行距擴(kuò)大到多于1個(gè)像素。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于所述步驟(61)將步驟(12)編碼得到的圖像的每個(gè)像素，映射成寬度為1個(gè)像素，高度 為10 15個(gè)像素的區(qū)域；所述步驟(62)將步驟(61)中得到的圖像的行距擴(kuò)大到15 20個(gè)像素。
全文摘要
本發(fā)明涉及虹膜識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的圖像前處理方法，對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行處理，所述方法包括(11)對(duì)采集的虹膜圖像進(jìn)行虹膜區(qū)域的定位，確定虹膜內(nèi)外邊緣及人眼上下眼瞼；(12)確定虹膜區(qū)域后，對(duì)虹膜進(jìn)行特征提取與編碼；(13)對(duì)編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行光學(xué)體全息識(shí)別二次編碼。本發(fā)明用于光學(xué)體全息虹膜識(shí)別的前處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了把光學(xué)體全息圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到虹膜識(shí)別領(lǐng)域。光學(xué)體全息虹膜識(shí)別技術(shù)是光學(xué)體全息圖像識(shí)別在虹膜識(shí)別中的應(yīng)用，具有并行識(shí)別虹膜的功能。采用本發(fā)明的處理方法，實(shí)現(xiàn)虹膜的快速定位，減少計(jì)算量、提高計(jì)算準(zhǔn)確度，同時(shí)提高虹膜識(shí)別率。
文檔編號(hào)G06K9/36GK101866420SQ20101019141
公開日2010年10月20日 申請(qǐng)日期2010年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月28日
發(fā)明者王彪, 黃卓垚 申請(qǐng)人:中山大學(xué)