专利名称：一种虹膜图像预处理方法
技术领域：
本发明涉及一种虹膜图像预处理方法。
背景技术：
随着当今社会信息化的发展，身份的认证问题显得越来越重要，而基于生物特征识别的智能身份认证研究正在受到人们的广泛关注。生物特征识别是基于人的某种行为或者解剖学特征对个人的身份进行认证，例如语音、人脸、指纹、视网膜、签名、步态和虹膜信息等。相对其他识别算法，虹膜特征集唯一性、稳定性、可采集性和非侵犯性的优点于一身， 研究利用虹膜特征进行身份识别认证已经得到学术界和工业界的高度重视。在基于虹膜特征的身份识别系统中，虹膜图像的预处理是最基础也是最关键的一环，包括虹膜质量评价与虹膜定位。虹膜定位是虹膜识别算法的第一步，它决定了后续的虹膜归一化以及虹膜特征提取的优劣。如何在眼睑和睫毛遮挡以及虹膜采集系统照明灯光的干扰下快速、稳健的定位虹膜的内外边缘是我们的研究重点。经典的虹膜定位算法有两种第一种是John G. Daugman提出的微积分算子，微积分算子由于直接对采集的灰度图像进行处理，定位较为准确，但是由于需要在三维空间搜索极大值点，因而计算效率低。 详见文献“High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence", IEEE Trsnsations on Pattern Analysis and Machine Intelligence, VOL. 15，NO. 11，NOVEMBER 1993.第二种是由Richard P. Wildes提出的两步法，先边缘检测再利用Hough变换进行圆检测对虹膜内外边缘进行定位，算法性能较大程度上依赖于边缘检测的性能，并且同样需要在三维空间中搜索极值，运算量同样较大，详见文献“Iris recognition :an emerging biometric technology". Proceeding of the IEEE,1997,85(9) 1348-1363.以上定位算法除了计算量较大外，还会受到光源光斑以及眼睑和睫毛遮挡的影响，产生错误的定位，算法稳健性不强。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种虹膜图像预处理方法，以解决背景技术中的问题。本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现首先对发明中的一些术语进行定义与说明定义一虹膜。虹膜是指人眼瞳孔与白色巩膜之间的不规则环形区域，表面分布有细丝、斑点、凹点、褶皱等生理解剖学特征。这些特征在出生一年以后直至去世，都具有极高的稳定性。定义二 虹膜图像。由虹膜采集设备采集的到的图像，黄种人虹膜在可见光波段成深褐色，纹理分辨较差，因而在虹膜采集的时候，多采用近红外灯进行照明，并在近红外波段采集灰度图像。白种人虹膜颜色较浅，可单独在可见光波段或者近红外波段采集得到虹膜图像。定义三角膜。角膜是眼球表面的一层透明保护膜，在瞳孔处具有最大曲率，因而会在瞳孔处出现红外照明灯的反射镜像。定义四近红外照明灯。针对黄种人虹膜颜色较深难以分辨，因而采用近红外 (850nm)灯光辅助照明，方便虹膜图像采集的装置。作为一种特殊应用，为了均勻照明，将多个照明灯排列成均勻环形。定义五微积分算子。
权利要求
1. 一种虹膜图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤(1)提取虹膜图像中的红外灯像；红外灯像是红外照明灯在虹膜图像中的镜像，属于虹膜图像中的较明显干扰，需要予以抑制，利用Sobel梯度算子计算图像的梯度，并采用百分比阈值分割法，在此百分比取为95%，得到梯度较大的区域Bwgrad，接着对灰度图像进行百分比阈值分割，百分比取为90%，得到灰度较高区域Bwgray，红外灯区域为BwgMd&Bwgray，也就是将同时具有较大梯度以及高亮灰度区域作为照明灯光反射成像区域；(2)计算出反射成像灯光光圈的大小以及中心位置；利用先验知识，可知红外灯光反射像在图像中近似排列在一个圆上，且半径的范围大概范围已知，我们可以通过第一步得到的红外灯的位置，求取出红外灯反射像的中心以及光环的大小；(3)对照明灯光反射像区域进行低灰度填充；选取灰度值3%阈值对照明灯光的反射像区域进行填充，进过此次填充可以消除灯光像的干扰，使得瞳孔区域变成连贯的低灰度区域；(4)对光圈中心为中心，选取周围一定范围内的图像作为包含瞳孔的局部图像，然后对局部图像求取梯度，得到梯度图像并计算局部梯度图像的零至二阶矩，然后利用零阶矩和一阶矩来粗略估计的圆心和半径；
全文摘要
一种虹膜图像预处理方法，包括以下步骤(1)提取虹膜图像中的红外灯像；(2)计算出反射成像灯光光圈的大小以及中心位置；(3)对照明灯光反射像区域进行低灰度填充；(4)对光圈中心为中心，选取周围一定范围内的图像作为包含瞳孔的局部图像；(5)精确定位内边界；(6)精确定位虹膜边界；(7)非线性归一化虹膜区域；首先计算出虹膜的扩展比，利用扩展比确定量化间隔，然后将不规则环形区域归一化为规则矩形区域。本发明不会受到光源光斑以及眼睑和睫毛遮挡的影响，产生错误的定位，算法稳健性强。计算速度快，能够实时处理虹膜图像的归一化过程。
文档编号G06K9/36GK102332098SQ201110160950
公开日2012年1月25日 申请日期2011年6月15日 优先权日2011年6月15日
发明者夏东 申请人:夏东