一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法，該算法首先采用連通域分析算法進行瞳孔定位，其次對瞳孔的左右區(qū)域進行提升靜態(tài)小波分解，并通過計算兩區(qū)域高頻系數(shù)的拉普拉斯能量和對散焦模糊圖像進行剔除；最后，通過計算瞳孔上側(cè)區(qū)域的水平方向和垂直方向上的均值梯度，并應(yīng)用SVM模型剔除有遮擋的圖像。實驗結(jié)果表明，該算法可以有效地、實時地評價具有散焦模糊和遮擋的虹膜圖像。
【專利說明】一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像識別領(lǐng)域，具體涉及到一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002]虹膜是人體最獨特的結(jié)構(gòu)之一，它位于角膜和晶狀體之間，呈圓盤狀，中間為瞳孔所穿過，其表面由許多腺窩、色素斑、皺褶等構(gòu)成，具有豐富的紋理信息。虹膜紋理具有以下特點:唯一性、穩(wěn)定性、防偽性、非侵入性和天然的極坐標(biāo)特性。這使得虹膜識別技術(shù)與以往的生物識別技術(shù)相比，具有穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確率高、識別速度快和應(yīng)用范圍廣等特點。近年來受到人們越來越多的關(guān)注。
[0003]在虹膜識別系統(tǒng)中，虹膜圖像的質(zhì)量是影響識別效果的重要因素。為了提高識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，必須選擇滿足一定質(zhì)量要求的圖像作為識別系統(tǒng)的輸入。傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法分為主觀評價和客觀評價兩大類。在虹膜識別系統(tǒng)中，通常要求對使用者的限值盡可能小，因此必須采用客觀的評價標(biāo)準(zhǔn)，從虹膜圖像采集儀輸出的視頻序列中自動挑選出一幅質(zhì)量較好的圖像，并實時輸出到后續(xù)的識別過程中。
[0004]影響虹膜圖像質(zhì)量的因素主要包括眼皮、睫毛的遮擋和散焦模糊。目前，虹膜識別系統(tǒng)中常用的質(zhì)量評價算法包括:利用虹膜圖像的2維傅里葉變換計算頻域高頻能量的方法、計算虹膜邊界梯度的方法和基于小波包分解的虹膜圖像質(zhì)量評價算法，這3種算法都是針對由于對焦不準(zhǔn)引起的圖像質(zhì)量的差異，并不能處理眼皮、睫毛遮擋的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的針對虹膜圖像中出現(xiàn)眼皮、睫毛的遮擋情況下的虹膜圖像質(zhì)量評價，提出了一種虹膜圖像質(zhì)量評價方法。具體的實施步驟如下:
[0006]步驟1:虹膜定位
[0007]本發(fā)明采用基于連通域分析的瞳孔定位算法，具體的定位過程如下:
[0008]I)對虹膜圖像進行全局二值化，其中二值化的閾值
【權(quán)利要求】
1.一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法，其具體步驟:1)瞳孔定位；2)散焦模糊圖像剔除；3)有遮擋圖像剔除。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法，其特征在于，采用基于連通域分析的瞳孔定位算法，具體步驟如下: 對虹膜圖像進行全局二值化，其中閾值
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種虹膜圖像的質(zhì)量評價方法，其特征在于，采用靜態(tài)提升小波拉普拉斯能量和的散焦模糊圖像剔除算法，具體步驟如下: O圖像分解 選擇瞳孔兩側(cè)64x64的矩形區(qū)域馬
【文檔編號】G06K9/62GK103854012SQ201210520945
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2012年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月4日
【發(fā)明者】朱亞輝, 封長林 申請人:西安元朔科技有限公司