基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法
【专利摘要】一种基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法，包括以下步骤：（1）对原始虹膜图像进行形态学运算，消除瞳孔区域的反光区域，在消除反光区域前后，分别用设定的阈值进行二值化，确定瞳孔内反光区域并计算出均值，把均值点C作为内边界的基准点；（2）利用基准点确定内边界的感兴趣区域以及内边界拟合的圆心半径范围，对内边界的感兴趣区域进行改进Hough变换，找出虹膜图像内边界；在内边界的基础上找出虹膜图像外边界。该方法充分利用虹膜图像的特征，在内外边界定位过程中，利用基准点C对边缘检测的图像设定拟合感兴趣区域以及圆心半径的范围，大大减少了拟合算法计算量，且减少了眼睑、睫毛等噪点对拟合的影响。
【专利说明】基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜图像定位方法，属于生物特征识别【技术领域】。
【背景技术】
[0002]生物特征识别算法(Biometrics)利用人类自身的生理或行为特征进行个人身份识别。目前应用较多的生物识别有人脸、虹膜、指纹、声音、静脉等生理特征以及签名动作、步态等行为特征。这些特征因人而异、携带方便并且具有相当的稳定性。生物特征识别算法凭借这些独特优势，已经在信息安全、金融交易、社会安全、医疗卫生等领域获得了广泛应用。
[0003]与其他生物特相比，虹膜具有很高的稳定性、独特性和防侵犯性等优点，已经得到了科学界和工业界的高度关注，并在安防、矿业、金融等领域得到了应用。在虹膜的识别系统中，一般包括虹膜的预处理、虹膜的特征提取和虹膜的特征匹配。其中虹膜的预处理是是整个虹膜识别系统的关键，它为后续的特征提取和编码过程提供有效信息。在虹膜图像的预处理里面重点就是虹膜的定位，虹膜的定位本质上就是确定虹膜的内外边界，所以内外边界的的正确性直接影响虹膜识别的准确性。虹膜预处理的基本步骤为:(I)初始化瞳孔中心；⑵确定虹膜内边界；⑶确定虹膜外边界。最早的虹膜边界定位方法由Daugman提出，即经典的积分/微分算子(Integro-differential operator) ;Wildes提出的算法将边缘检测与Hough变换相结合；BoleS等采用一维三次样条小波提取出的图像过零点作为特征。随后，人们在虹膜图像分割阶段引入了多种工具，如最小二乘拟合、活动轮廓模型、Gabor滤波器等。
[0004]虹膜边界定位存在以下难点:1光线的影响:例如眼睛上出现反光区域。2遮挡:睫毛、眼睑等的遮挡，眼睛几乎闭合。3:虹膜自身灰度不均匀，尤其是虹膜靠近瞳孔部分细节比较丰富。因此虹膜图像质量大为降低，这为虹膜边界的准确定位带来了很大困难。为此，人们提出了不同的方法。例如kProenpa等的均值模糊聚类、Pundlik等图割法、He等提出了弦长均衡方法方法、Jarjes等的snake模型和角积分投影法。但是，这些算法普遍计算量很大，占用内存多，定位准确率不高。
【发明内容】
[0005]针对现有虹膜边界定位技术存在的计算量大、占用内存多、定位准确率不高等问题，本发明提出了一种基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法，该方法能够较快实现内、外边界的准确定位，还在一定程度上抑制了边缘毛刺点和部分睫毛点、目艮睑的影响。
[0006]本发明的基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法，包括以下步骤:
[0007](I)确定基准点:利用虹膜采集过程中(采集设备一般采用对称的红外光源)会在瞳孔中形成反光点这一特性，对原始虹膜图像进行形态学运算，消除瞳孔区域的反光区域，在消除反光区域前后，分别用设定的阈值进行二值化，确定瞳孔内反光区域并计算出均值，把均值点C作为内边界的基准点；
[0008]步骤(1)的具体过程如下:
[0009]①对输入的虹膜图像I (m，n) (m ^ MI, n ^ NI)进行高斯金字塔分解，MI和NI分别是虹膜图像的总行数和总列数，得到概貌图像Ic ;
[0010]②根据反光区域的灰度值特征，设定阈值Th，将概貌图像Ic 二值化。低于设定阈值Th的像素的灰度值置为0，得到低亮度L区域；否则置1，得到高亮度H区域，得到概貌图像Ic的二值化图像Ic_b ；
[0011]
【权利要求】
1.一种基于光源反光区域检测和改进Hough变换的虹膜定位方法，其特征是:包括以下步骤: (1)确定基准点:利用虹膜采集过程中会在瞳孔中形成反光点这一特性，对原始虹膜图像进行形态学运算，消除瞳孔区域的反光区域，在消除反光区域前后，分别用设定的阈值进行二值化，确定瞳孔内反光区域并计算出均值，把均值点C作为内边界的基准点； 步骤(1)的具体过程如下: ①对输入的虹膜图像I(m，n)，m < ΜΙ, η ( NI,进行高斯金字塔分解，MI和NI分别是虹膜图像的总行数和总列数，得到概貌图像Ic ； ②根据反光区域的灰度值特性，设定阈值Th，将概貌图像Ic二值化。低于设定阈值Th的像素的灰度值置为0，得到低亮度L区域；否则置I，得到高亮度H区域，得到概貌图像Ic的二值化图像Ic_b ；
【文档编号】G06K9/00GK103824061SQ201410075000
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年3月3日 优先权日:2014年3月3日
【发明者】韩民, 张国裕 申请人:山东大学