双目虹膜图像检测方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种双目虹膜图像检测方法和装置。其中，双目虹膜图像检测方法包括：利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将虹膜图像作为待测图像；对待测图像进行梯度处理，得到与待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中，梯度矩阵的梯度值与待测图像上的像素点一一对应；基于梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标；利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口；以及将合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。通过本发明，解决了现有技术中难以快速地确定虹膜区域的问题，达到了快速确定虹膜区域的效果。
【专利说明】双目虹膜图像检测方法和装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及虹膜检测领域，具体而言，涉及一种双目虹膜图像检测方法和装置。
【背景技术】
[0002] 虹膜识别作为生物识别中最安全，最精确的识别方法越来越受到人们的关注。虹 膜是一个瞳孔和巩膜之间的环形可视区域，是由一种随瞳孔直径变化而可以伸缩的，复杂 的纤维状组织构成，具有丰富的，错综复杂的纹理结构。虹膜的形成是在胚胎时期随机生成 的，导致每个人虹膜结构各不相同，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎不发生变 化。
[0003] 眼科专家和解剖学家经过大量的观察发现，每个虹膜都具有独特的结构，即使对 于同一个人，左眼和右眼的虹膜区别也是十分明显的，自然界不可能出现完全相同的两个 虹膜，因此，双目虹膜识别相对于单目虹膜识别而言就更安全、更精确。
[0004] 现有的双目虹膜采集方案基本是两个单目摄像头按照大致两眼之间的距离放置， 分别用来采集人的左，右虹膜图像。然后分别对左，右虹膜图像进行清晰度判断，从而确定 是否为可用的虹膜图像。然而，双镜头识别虹膜中，通常难以快速地确定虹膜区域，导致虹 膜识别速度慢，耗时长。
【发明内容】
[0005] 本发明的主要目的在于提供一种双目虹膜图像检测方法和装置，以解决现有技术 中难以快速地确定虹膜区域的问题。
[0006] 为了实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种双目虹膜图像检 测方法。本发明的双目虹膜图像检测方法包括：利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹 膜图像作为待测图像；对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯 度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应；基于所述梯度 矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标；利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得 到合并窗口；以及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
[0007] 为了实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种双目虹膜图像检 测装置。本发明的双目虹膜图像检测装置包括：获取单元，用于利用双目虹膜镜头获取虹 膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像；处理单元，用于对待测图像进行梯度处理，得到与 所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上 的像素点一一对应；计算单元，用于基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标； 合并单元，用于利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口；以及第一确定 单元，用于将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
[0008] 根据本发明实施例，通过对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映 射关系的梯度矩阵，根据虹膜所具有的圆形的形状特征，利用与待测图像对应的梯度矩阵 上的梯度值，计算得到多个圆形目标，通过利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，从而快 速确定虹膜区域，解决了现有技术中难以快速地确定虹膜区域的问题，达到了快速确定双 目虹膜图像的虹膜区域的效果。
【专利附图】
【附图说明】
[0009] 构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实 施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0010] 图1是根据本发明实施例的双目虹膜图像检测装置的示意图；
[0011] 图2是根据本发明实施例的双目虹膜图像检测方法的流程图；
[0012] 图3a至图3c是根据本发明实施例的眼睛图像的梯度矩阵的示意图；
[0013] 图4是根据本发明实施例的梯度映射点的示意图；
[0014] 图5是根据本发明实施例的梯度向量的示意图；
[0015] 图6是根据本发明实施例优选的双目虹膜图像检测装置的示意图；
[0016] 图7是根据本发明实施例的圆形窗口的示意图；
[0017] 图8是对图7的圆形窗口的局部放大示意图；
[0018] 图9是根据本发明实施例的合并窗口的示意图；
[0019] 图10是根据本发明实施例一种可选的双目虹膜图像检测装置的示意图；
[0020] 图11是根据本发明实施例另一种优选的双目虹膜图像检测装置的示意图；
[0021] 图12是根据本发明实施例另一种可选的双目虹膜图像检测装置的示意图；以及
[0022] 图13是根据本发明实施例又一种优选的双目虹膜图像检测装置的示意图。
【具体实施方式】
[0023] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0024] 为了使本【技术领域】的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的 附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是 本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术 人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范 围。
[0025] 需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语"第一"、"第 二"等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使 用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语"包括"和 "具有"以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元 的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有 清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0026] 本发明实施例提供了一种双目虹膜图像检测方法和装置。需要说明的是，本发明 实施例的双目虹膜图像检测装置可以用于执行本发明实施例所提供的双目虹膜图像检测 方法，本发明实施例的双目虹膜图像检测方法也可以通过本发明实施例所提供的双目虹膜 图像检测装置来执行。其中，双目虹膜图像检测方法和装置可以通过手机、平板电脑、计算 机等包含CPU等智能芯片的硬件设备中来实现。
[0027] 图1是根据本发明实施例的双目虹膜图像检测装置的示意图。如图1所示，该双 目虹膜图像检测装置包括：获取单元10、处理单元20、计算单元30、合并单元40、第一确定 单元50。
[0028] 获取单元10用于利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图 像。
[0029] 处理单元20用于对待测图像进行梯度处理，得到与待测图像具有映射关系的梯 度矩阵。其中，梯度矩阵的梯度值与待测图像上的像素点一一对应。
[0030] 待测图像可以是通过摄像头拍摄的图像视频流，摄像头可以是用于拍摄人体双眼 图像的摄像头，该摄像头可以是一个摄像头。在进行虹膜识别时，摄像头可以拍摄包含有双 目虹膜的图像视频流，通过从该视频流中检测满足虹膜识别的眼睛图像。获取到的眼睛图 像可以是从拍摄的视频流中获取的多张图像，以便于从这些图像中检测出可以用于虹膜识 别的眼睛图像。
[0031] 在获取到包含有待测图像的视频流之后，利用处理单元20对待测图像进行梯度 处理，处理单元20可以是对待测图像的源图像进行梯度处理，也可以是对待测图像进行缩 小处理后的图像进行梯度处理，还可以是对待测图像进行灰度变换得到的灰度图像进行梯 度处理。通过对图像的梯度处理，得到每个待测图像上每个像素的梯度值，形成与待测图像 对应的梯度矩阵。在该梯度矩阵上，像素点与梯度值一一对应。
[0032] 具体地，梯度处理方法可以是使用Sobel等梯度算子遍历待测图像上的每个像素 点，计算得到待测图像的梯度矩阵。当然，实际应用中并不特指Sobel算子，只要是可以计 算图像梯度的算子均可。
[0033] 计算单元30用于基于梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标。
[0034] 由于不同像素点对应的梯度值存在不同，且虹膜是一个瞳孔和巩膜之间的环形可 视区域，在眼睛图像上虹膜区域应该呈现为圆形或者圆环状，因此，计算单元30可以在梯 度矩阵上利用梯度值计算圆形目标，以便于利用计算得到的圆形目标快速确定虹膜区域。
[0035] 合并单元40用于利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口。
[0036] 由于虹膜是一个瞳孔和巩膜之间的环形可视区域，在眼睛图像上虹膜区域轮廓应 该呈现为圆形，因此，在利用梯度矩阵计算得到的多个圆形目标在待测图像上则显示为多 个圆形窗口，该多个圆形窗口与多个圆形目标 对应。
[0037] 具体地，合并单元40利用多个圆形目标来进行圆形合并处理可以是直接对多个 圆形目标进行合并，然后将合并后的圆形目标映射到待测图像上，得到合并窗口；也可以是 将多个圆形目标分别映射到待测图像上得到多个圆形窗口，再对多个圆形窗口进行合并， 得到合并窗口。
[0038] 第一确定单元50用于将合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
[0039] 在合并单元40执行圆形合并处理之后，第一确定单元50将合并窗口作为虹膜区 域，从而确定出虹膜区域。
[0040] 本发明实施例的双目虹膜图像检测装置可以用于执行图2所示的双目虹膜图像 检测方法，如图2所示，该双目虹膜图像检测方法包括：
[0041] 步骤S202,利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将虹膜图像作为待测图像。
[0042] 步骤S204,对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度 矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应。
[0043] 步骤S206,基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标。
[0044] 步骤S208,利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口。
[0045] 步骤S210,将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
[0046] 上述步骤依次对应于上述装置的获取单元10、处理单元20、计算单元30、合并单 元40和第一确定单元50,其描述可以参见上述装置，这里不做赘述。
[0047] 根据本发明实施例，通过对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映 射关系的梯度矩阵，根据虹膜所具有的圆形的形状特征，利用与待测图像对应的梯度矩阵 上的梯度值，计算得到多个圆形目标，通过利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，从而快 速确定虹膜区域，解决了现有技术中难以快速地确定虹膜区域的问题，达到了快速确定双 目虹膜图像的虹膜区域的效果。
[0048] 以Sobel算子为例，使用Sobel算子计算图像梯度矩阵可以是利用X方向、Y方向 的梯度算子对待测图像进行计算。
[0049] 其中，X方向是水平方向，其梯度算子为：
[0050] -101
[0051] -202
[0052] -101 (1)
[0053] Y方向是坚直方向，其梯度算子为：
[0054] -1-2-1
[0055] 000
[0056] 12 1 (2)
[0057] 利用上述Sobel算子即公式（1)和公式（2)分别计算得到每个方向的梯度矩阵， 以及幅值矩阵。具体结果如图3a至3c所示（由于原始图片较大，这里截取包含眼睛区域 的小尺寸图像）。其中，图3a为X方向梯度矩阵，图3b为Y方向梯度矩阵，图3c为幅值矩 阵。
[0058] 在对待测图像进行梯度化处理，得到梯度矩阵之后，可以利用虹膜的形状特征在 处理后眼睛图像上计算得到多个圆形目标。具体地，可以遍历梯度矩阵上的每个点，沿着 当前点Q正梯度方向（即梯度值由大到小的方向），以当前遍历半径η作为步长，对应的点 P就是映射点，如图4所示。其中，当前点Q为遍历梯度矩阵时在梯度矩阵上的梯度值不为 0的点，遍历半径η的值可以根据不同瞳孔半径进行设置，也可以设置有多个遍历半径η的 值，利用该多个遍历半径η分别遍历梯度矩阵，以找到圆形目标的圆心，从而得到多个圆形 目标。在实际应用中还需要对η的范围（即不同的取值）进行遍历。P点是点Q沿着Q点 处的正梯度方向距离为η的点处的位置坐标。
[0059] 遍历完所有η，按照上述方法可以得到一系列的可能的圆形半径，再由后续的窗口 合并进行排除。具体地，遍历公式如下：
【权利要求】
1. 一种双目虹膜图像检测方法，其特征在于，包括： 利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像； 对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中， 所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应； 基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标； 利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口； W及 将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
2. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，利用所述多个圆形目 标来进行圆形合并处理，得到合并窗口包括： 将多个圆形目标映射到所述待测图像上，得到所述多个圆形窗口；通过将所述多个圆 形窗口中包含有相同区域的圆形窗口合并为一个圆形窗口来对所述多个圆形窗口进行合 并，得到所述合并窗口， 或者， 通过将所述多个圆形目标中包含有相同区域的圆形目标合并为一个圆形目标来对所 述多个圆形目标进行合并，得到合并目标；将所述合并目标映射到所述待测图像上，得到所 述合并窗口。
3. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于， 在利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并 窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括；判断所述合 并窗口的个数是否等于2,其中，如果判断出所述合并窗口的个数等于2,则将该2个合并窗 口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
4. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在利用所述多个圆形 目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的 虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括： 判断合并成所述合并窗口的窗口个数是否小于第一预设阔值； 如果判断出合并成所述合并窗口的窗口个数小于所述第一预设阔值，则去除所述窗口 个数小于所述第一预设阔值的合并窗口。
5. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在利用所述多个圆形 目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的 虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括： 检测所述合并窗口中是否存在光斑区域，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑 的区域；W及 如果检测出不存在光斑区域的合并窗口，则去除不存在光斑区域的合并窗口。
6. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于， 在对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵之 前，所述双目虹膜图像检测方法还包括：将所述待测图像缩小为所述待测图像的预设倍数， 在对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵包 括：对缩小后的待测图像进行梯度处理，得到所述梯度矩阵。
7. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在将所述合并窗口作 为双目虹膜图像的虹膜区域之后，所述双目虹膜检测方法还包括： 判断光斑区域是否满足预设条件，其中，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑 的区域，所述预设条件为根据清晰的眼睛图像上的光斑区域得到的条件； 如果判断出所述光斑区域满足所述预设条件，则检测满足所述预设条件的光斑区域的 个数是否等于2; W及 如果检测出满足所述预设条件的光斑区域的个数等于2,则将所述虹膜区域所处的眼 睛图像作为用于虹膜识别的眼睛图像。
8. 根据权利要求7所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，判断光斑区域是否满 足预设条件包括： 利用滤波器对所述光斑区域进行滤波，得到响应最大值，所述响应最大值为用于反映 所述光斑区域的光斑属性的值； 通过判断所述响应最大值是否大于第二预设阔值来判断所述光斑区域是否满足预设 条件，其中，如果判断出所述响应最大值大于所述第二预设阔值，则确定所述光斑区域满足 所述预设条件。
9. 一种双目虹膜图像检测装置，其特征在于，包括： 获取单元，用于利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像； 处理单元，用于对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的 梯度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应； 计算单元，用于基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标； 合并单元，用于利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口； W及 第一确定单元，用于将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
10. 根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于，所述合并单元包括： 第一映射模块，用于将多个圆形目标映射到所述待测图像上，得到所述多个圆形窗口， 所述圆形窗口为符合虹膜的灰度分布和形状特征的区域；第一合并模块，用于通过将所述 多个圆形窗口中包含有相同区域的圆形窗口合并为一个圆形窗口来对所述多个圆形窗口 进行合并，得到所述合并窗口， 或者， 第二合并模块，用于通过将所述多个圆形目标中包含有相同区域的圆形目标合并为一 个圆形目标来对所述多个圆形目标进行合并，得到合并目标；第二映射模块，用于将所述合 并目标映射到所述待测图像上，得到所述合并窗口。
11. 根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于， 所述双目虹膜图像检测装置还包括；第一判断单元，用于在利用所述多个圆形目标来 进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区 域之前，判断所述合并窗口的个数是否等于2,其中，如果判断出所述合并窗口的个数等于 2,则将该2个合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。
12. 根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于，所述双目虹膜图像检 测装置还包括： 第二判断单元，用于在利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之 后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域之前，判断合并成所述合并窗口的 窗口个数是否小于第一预设阔值； 第一去除单元，用于如果判断出合并成所述合并窗口的窗口个数小于所述第一预设阔 值，则去除所述窗口个数小于所述第一预设阔值的合并窗口。
13.根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于，所述双目虹膜图像检 测装置还包括： 第一检测单元，用于在利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之 后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域之前，检测所述合并窗口中是否存 在光斑区域，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑的区域；W及 第二去除单元，用于如果检测出不存在光斑区域的合并窗口，则去除不存在光斑区域 的合并窗口。
14.根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于， 所述双目虹膜图像检测装置还包括：缩小单元，用于在对所述待测图像进行梯度处理， 得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵之前，将所述待测图像缩小为所述待测图像 的预设倍数， 所述处理单元包括；处理模块，用于对缩小后的待测图像进行梯度处理，得到所述梯度 矩阵。
15.根据权利要求9所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于，所述双目虹膜检测装 置还包括： 第H判断单元，在将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域之后，判断光斑区域 是否满足预设条件，其中，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑的区域，所述预设条 件为根据清晰的眼睛图像上的光斑区域得到的条件； 第二检测单元，用于如果判断出所述光斑区域满足所述预设条件，则检测满足所述预 设条件的光斑区域的个数是否等于2 及 第二确定单元，用于如果检测出满足所述预设条件的光斑区域的个数等于2,则将所述 虹膜区域所处的眼睛图像作为用于虹膜识别的眼睛图像。
16.根据权利要求15所述的双目虹膜图像检测装置，其特征在于，所述第H判断单元 包括： 滤波模块，用于利用滤波器对所述光斑区域进行滤波，得到响应最大值，所述响应最大 值为用于反映所述光斑区域的光斑属性的值； 判断模块，用于通过判断所述响应最大值是否大于第二预设阔值来判断所述光斑区域 是否满足预设条件，其中，如果判断出所述响应最大值大于所述第二预设阔值，则确定所述 光斑区域满足所述预设条件。
【文档编号】G06K9/00GK104463096SQ201410601390
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年10月30日 优先权日:2014年10月30日
【发明者】刘洋, 宋惠 申请人:北京天诚盛业科技有限公司