虹膜镜头、虹膜拍摄装置及虹膜分析方法与流程

本发明涉及虹膜分析技术领域，具体涉及一种虹膜镜头、虹膜拍摄装置及虹膜分析方法。

背景技术：

虹膜属于眼球中层，位于血管膜的最前部，经科学研究发现，虹膜记录着人机各种器官组织的健康信息，当人体发生疾病或处于亚健康状态时，都会在虹膜上表现出来，因此，虹膜运用将是预防医学的得力手段，将虹膜作为观察人体疾病和健康状况的一种较完善的诊断方法。

目前，虹膜分析所用的虹膜仪，是将人眼的虹膜图像采集到计算机中，由医师人为对其虹膜进行分析，因此虹膜的分析结果往往取决于医师的虹膜分析经验，不同的医师就同一虹膜图像可能得到不同的分析结果，存在一定的弊端，同时目前的虹膜计算机分析方式为固定七环比例虹膜特征描述而非取得真实虹膜相关特征，具有较大的不准确性；其次，传统的虹膜仪价格较贵，不适于家庭使用，人们只能到医院进行虹膜采集分析，导致了时间成本的增加，同时，也不方便人们随时对其虹膜进行分析，随时掌控自己的身体健康状态。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种虹膜镜头、虹膜拍摄装置及虹膜分析方法，以便于人们随时采集其虹膜图像，并可以实现对虹膜的自动化分析，提高了虹膜分析结果的准确性。

第一方面，本发明提供了一种虹膜镜头，包括第一壳体和第二壳体、微距镜头和夹持装置；所述第二壳体与第一壳体连接，所述微距镜头设置在第一壳体和第二壳体的中心位置，所述第一壳体和第二壳体上分别设有容纳所述微距镜头的第一安装孔和第二安装孔；所述夹持装置和所述微距镜头连接，所述第一壳体和第二壳体上分别设有容纳所述夹持装置的第一开口和第二开口，且所述第二壳体上设有夹紧装置，以用于固定所述夹持装置。

本发明中，虹膜镜头可通过夹持装置与智能终端的摄像头连接，由于智能终端(如智能手机、平板电脑等)的摄像头的放大倍数一般较低，难以满足虹膜拍摄的需求，而本发明提供的虹膜镜头中的微距镜头可以很好地辅助智能终端进行虹膜图像采集；本发明中的夹持装置与微距镜头连接，可以使得微距镜头与智能终端的摄像头更好地贴合，防止光路产生倾斜。由此可见，本发明提供的虹膜镜头可以与智能终端的摄像头配合使用，为用户的虹膜图像采集带来了极大的方便，可以在需要时随时进行虹膜图像采集；同时，该虹膜镜头与传统的虹膜仪相比成本大幅较低，适合家庭使用，或配置相关支架等适合企业使用，具有极高灵活性。

优选地，所述第一壳体上设置有定位罩，在拍摄虹膜时，该定位罩用于为人眼定位,以获得清晰的虹膜图像；在所述第一壳体与第二壳体之间设置有弧形的电路板，该电路板上设置有照明装置；还包括设置在所述第一壳体和第二壳体之间的供电装置，用于为所述照明装置供电。由于微距镜头的放大倍数较高，在拍摄时对焦较难，而且对拍摄时的稳定性要求较高，往往用传统的微距镜头进行虹膜图像采集耗费时间较长，而获得的虹膜图像却差强人意，其清晰度难以满足虹膜分析的要求，因此，本发明在第一壳体上设置了定位罩，该定位罩的长度由微距镜头的放大倍数决定，在拍摄时，用户只需将定位罩贴紧眼眶，使得虹膜位于定位罩内，然后再进行虹膜拍摄，结合智能终端摄像头即可获得清晰的虹膜图像，因此，增设定位罩可以极大缩短虹膜拍摄时的对焦时间，不仅节约时间，而且拍摄的虹膜图像也更为清晰可靠；同时，采用定位罩，还可以防止外界杂乱的光源对虹膜拍摄产生干扰；虹膜镜头还设有照明装置以及为该照明装置供电的供电装置，以为虹膜拍摄提供充足的灯光，进一步提高了虹膜拍摄的质量。

优选地，所述照明装置包括两个中心对称布置的LED灯珠，所述两个LED灯珠的中心连线与所述夹持装置的中心线的夹角为30°-60°；所述第一壳体上设置有开关，用于控制所述两个LED灯珠分别在不同时刻为虹膜拍摄提供灯光照明；所述定位罩的内壁涂覆有遮光涂层。由于人的眼睛会反射灯光，拍摄的虹膜图像不可避免的会存在光点，会导致光点部分虹膜图像缺失，影响虹膜分析结果，因此本发明中采用两个LED灯珠作为照明装置，在虹膜拍摄时，先开启第一个LED灯珠，拍摄第一个LED灯珠单独照明时的虹膜图像，然后关闭第一个LED灯珠，开启第二个LED灯珠，并拍摄第二个LED灯珠单独照明时的虹膜图像；如此可以获得两个LED灯珠分别单独照明时的虹膜图像，可以知道，这两个虹膜图像分别存在一个光点，且光点位置不同，因此后续可以通过将两个虹膜图像合并的方式消除光点，从而获得完整的虹膜图像；而且，为了保证在虹膜拍摄时的灯光充足，将两个LED灯珠的中心连线与所述夹持装置的中心线的夹角设计为30°-60°，可以使得虹膜拍摄时，LED灯光分别位于眼睛的上部和下部，保证光照均匀，以防由光照不均匀导致的虹膜图像不清晰。本发明中，两个LED灯珠中心对称布置，可以最大程度避免两个LED灯珠产生的光点相互干扰，便于后期对虹膜图像进行处理，而且在定位罩内壁涂覆遮光涂层可避免外界杂光对虹膜拍摄产生干扰，进一步提高虹膜图像的拍摄质量。

优选地，所述供电装置包括充电电池；所述电路板上还设置有第一指示灯和第二指示灯，所述第一指示灯和第二指示灯分别与所述充电电池连接；所述第一壳体上设置有USB接口，用于连接电源，以为所述充电电池充电。充电电池用于为LED灯珠提供电源，便于虹膜镜头的使用，且在电路板上设有两个指示灯，第一指示灯亮则表示充电电池电量充足，第二指示灯亮则表示充电电池电量不足需要充电，可以便于用户清楚掌握充电电池的电量消耗情况，防止出现使用过程中断电的情况。

优选地，所述微距镜头的放大倍数为12倍，且所述定位罩的长度为27.5毫米。本发明中的微距镜头的放大倍数为12倍，结合人体生理学特征以及微距镜头焦距长度可以确定当定位罩长度为27.5毫米时，所获得虹膜图像最为清晰。

优选地，所述第一壳体与所述两个LED灯珠对应的位置分别设置有两个遮光板，该遮光板的厚度均为4.45毫米，且所述每个遮光板的侧面与其对应的LED灯珠之间的距离为1毫米。如果没有遮光板，LED灯光照射在定位罩内壁上会发生反射，反射光进入人眼后，会导致拍摄的虹膜图像的光点增多，降低了虹膜图像的清晰度；因此，本发明在每个LED灯珠处分别增设遮光板，可以有效减少到达定位罩内壁的光束，提高虹膜拍摄质量；结合人体生理学特征和定位罩的长度可以确定当遮光板厚度为4.45毫米，且每个遮光板的侧面与其对应的LED灯珠之间的距离为1毫米时，所获得的虹膜图像最为清晰。

优选地，所述第一壳体、第二壳体和夹持装置的材料均为ABS+PC。ABS+PC材料既具有PC树脂的优良耐热性、尺寸稳定性和耐冲击性能，又具有ABS树脂优良的加工流动性，具有较高的性价比，适合作为第一壳体和第二壳体的原材料，而且由于定位罩需要和眼睛四周皮肤接触，采用这种材料可以防止对人皮肤造成损伤。

优选地，所述第一壳体和第二壳体之间采用超声波焊接，所述夹持装置和微距镜头之间也采用超声波焊接。超声波焊接具有焊接强度高、焊点美观、可实现无缝焊接、防潮防水和气密性好等优点，可以将第一壳体和第二壳体，以及夹持装置和微距镜头很好地焊接在一起，防止使用过程虹膜镜头开裂，而且采用焊接方式，可以防止连接部位松动，影响虹膜拍摄的清晰度。

第二方面，本发明提供了一种虹膜拍摄装置，包括智能手机和所述虹膜镜头；所述虹膜镜头通过夹持装置与所述智能手机的摄像头连接，以使所述微距镜头与该智能手机的摄像头的光路同轴。现如今，智能手机已成为大多数人必备的日常生活用品，但是智能手机的摄像头的放大倍数一般较低，无法满足虹膜拍摄的需求，本发明提供的虹膜镜头可以通过夹持装置与智能手机的摄像头连接，使得微距镜头与智能手机的摄像头的光路同轴，虹膜镜头中的微距镜头可以很好地辅助智能手机进行虹膜图像采集，使用时，将虹膜镜头的定位罩贴紧眼眶，借用智能手机中的摄像软件对虹膜图像进行拍摄，并获取不同LED灯珠照明时的虹膜图像，以便后期的虹膜图像处理。由此可见，本发明提供的虹膜拍摄装置的成本较低，适合家庭使用，或配置相关支架等适合企业使用，具有极高灵活性；而且使用本发明提供的虹膜拍摄装置，用户可以根据自身需要随时随地进行虹膜图像采集。

优选地，所述智能手机通过所述USB接口与所述虹膜镜头连接，以控制所述LED灯珠的开启和关闭。在进行虹膜拍摄的时候，可以用数据线将智能手机与虹膜镜头的USB接口连接，以通过智能手机直接控制LED灯珠的开启和关闭，如此，在将虹膜镜头与智能手机连接之后，余下的虹膜图像拍摄工作可以全部在智能手机上操作，简单方便，而且使得拍摄过程更加稳定；同时，智能手机还可以为虹膜镜头的充电电池充电，以保证在充电电池电量不足时还可以进行虹膜图像拍摄。

第三方面，本发明提供的一种虹膜分析方法，包括所述虹膜拍摄装置和与所述智能手机信号连接的云端处理系统，该云端处理系统包括图像处理单元和智能分析单元；在虹膜图像采集时，将所述定位罩贴紧眼眶，获取所述两个LED灯珠分别照明时通过增设有虹膜镜头的智能手机所拍摄的眼部图像，并由智能手机将两个眼部图像传输至所述云端处理系统；所述图像处理单元采用机器学习方式，对采集到的眼部图像进行去噪处理得到虹膜图像，将该虹膜图像进行数字化编码处理，并对虹膜特征的数字化信息进行提取归类，将提取归类的虹膜特征的数字化信息传输给智能分析单元，所述虹膜特征包括虹膜的六大现象和虹膜七环；所述智能分析单元根据虹膜反射图，在已提取的虹膜七环的基础上将虹膜图像划分为多个图像分区，形成个性化虹膜反射图，并根据虹膜六大现象在所述个性化虹膜反射图中对应的位置，借助虹膜信息数据库确定虹膜图像分析结果，并将分析结果传输至智能手机。

本发明中，用户可以通过智能手机与虹膜镜头配合对虹膜进行拍摄，由智能手机将拍摄的虹膜图像传输至云端处理系统，并由图像处理单元对虹膜图像中的光点和光照不均匀引起的图像模糊等噪声污染进行去噪处理，并对处理过的虹膜图像进行数字化编码，然后将虹膜特征的数字化信息进行提取归类后传输给智能分析单元，这里所说的虹膜特征是指虹膜的六大现象和虹膜七环等虹膜医学特征，其中虹膜的六大现象指坑洞、斑块、裂缝、线条、颜色变化和密度，虹膜七环指胃环、肠环、自主神经环、两个无明显界限的内脏器官反射环、淋巴代谢环和皮肤代谢环；本发明中的图像处理单元采用机器学习的方式，可以模仿人的学习方式，根据不同虹膜特征的三维形状和颜色将其提取分离出来，并统计其位置信息，随着虹膜样本数量的增加，机器学习方式在虹膜特征提取方面的准确度也会增加；由于每个人的虹膜的构造是不同的，其虹膜七环的位置和形状也是千差万别，而传统的虹膜分析方法是将所有人的虹膜图像都套用一个标准的虹膜反射图，使得虹膜图像分区不可避免的出现误差，由此得到的虹膜分析结果也会与现实情况有出入，无法为用户提供准确的虹膜分析，而本发明的智能分析单元根据虹膜反射图，在提取的虹膜特征的基础上将虹膜图像划分为多个图像分区，可以形成个性化虹膜反射图，即根据每个人的虹膜情况为其量身定制的虹膜反射图，然后再根据虹膜特征在个性化虹膜反射图中对应的位置，借助虹膜信息数据库确定虹膜图像分析结果，并将分析结果传输至智能手机，其中虹膜信息数据库内最初记载有大量的虹膜特征与其对应的分析结果，后续对每一个虹膜图像的分析结果也都会收纳在该数据库当中，随着虹膜信息数据库信息的积累，其分析结果也将越来越准确。综上所述，与传统的虹膜分析方法相比，采用本发明提供的虹膜分析方法，用户可以随时随地对其虹膜进行拍摄，然后由云端处理系统将虹膜分析结果传输至智能手机上，虹膜分析过程简单便捷，便于人们随时掌握自己的健康状况；而且云端处理系统可以针对每个人的虹膜图像进行精确的自动化处理分析，得到的虹膜分析结果也更为准确可靠。

优选地，所述图像处理单元包括依次信号连接的定位单元、分割单元、数字化单元、虹膜特征处理与编码单元和特征分类单元；所述智能分析单元包括依次信号连接的划分单元、虹膜信息数据库匹配单元、虹膜分析验证单元和结果输出单元；所述定位单元用于定位所述眼部图像中的虹膜图像的内边缘和外边缘，并输出至分割单元；所述分割单元根据所述虹膜图像的内边缘和外边缘，将虹膜图像从眼部图像中分割出来，并输出至数字化单元；所述数字化单元用于将分割处理后的虹膜图像进行去噪和编码，并输出至虹膜特征处理与编码单元；所述虹膜特征处理与编码单元根据虹膜分析学对数字化处理后的虹膜特征进行提取，并输出至特征分类单元；所述特征分类单元将各个虹膜特征进行分类，并输出至划分单元；所述划分单元根据虹膜反射图，将所述虹膜图像划分为多个图像分区，所述多个图像分区的位置与所述虹膜反射图中的多个反射分区的位置一一对应，形成个性化虹膜反射图，并输出至虹膜信息数据库匹配单元；所述虹膜信息数据库匹配单元将各类虹膜特征分别匹配虹膜信息数据库，得到匹配结果，并输出至虹膜分析验证单元；所述虹膜分析验证单元对匹配结果进行反向验证，确定分析结果，并输出至结果输出单元；所述结果输出单元将分析结果输送至智能手机。通过上述步骤，可以对用户的虹膜图像进行精确的自动化分析，并将分析结果返回至用户的智能手机，便于用户了解自己身体健康状况信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明所述虹膜镜头的结构示意图；

图2为本发明所述虹膜镜头的底面结构示意图；

图3为本发明所述虹膜镜头的侧面结构示意图；

图4为本发明所述虹膜镜头的第一壳体的结构示意图；

图5为本发明所述虹膜镜头的第二壳体的结构示意图；

图6为本发明所述虹膜拍摄装置的结构示意图；

图7为传统微距镜头拍摄的虹膜图像的效果图；

图8为本发明所述虹膜拍摄装置拍摄的虹膜图像的效果图；

图9为本发明所述虹膜分析方法的结构框图；

图10为本发明所述虹膜分析方法的步骤流程图。

附图标记：

1-第一壳体；2-第二壳体；3-微距镜头；4-夹持装置；5-电路板；6-充电电池；7-智能手机；8-云端处理系统；

11-连接柱；12-开关；13-USB接口；14-第一安装孔；15-第一开口；16-定位罩；17-遮光板；21-连接孔；22-第二安装孔；23-第二开口；24-夹紧装置；41-第一夹持分件；42-第二夹持分件；51-LED灯珠；52-第一指示灯；53-第二指示灯；81-图像处理单元；82-智能分析单元；

811-定位单元；812-分割单元；813-数字化单元；814-虹膜特征处理与编码单元；815-特征分类单元；821-划分单元；822-虹膜信息数据库匹配单元；823-虹膜分析验证单元；824-结果输出单元。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

第一方面，如图1-5所示，本实施例提供的虹膜镜头包括第一壳体1、第二壳体2、微距镜头3和夹持装置4；其中，第一壳体上设置有连接柱11，第二壳体上设置有与该连接柱11对应的连接孔21，所述第一壳体1和第二壳体2通过连接柱11和连接孔21进行定位安装，并采用超声波焊接在一起；在第一壳体1和第二壳体2之间设置有弧形的电路板5，该电路板5上设置有两个中心对称布置的LED灯珠51，且两个LED灯珠51的中心连线与所述夹持装置4的中心线的夹角为45°，第一壳体1上设置有控制该LED灯珠51工作的开关12；在第一壳体1和第二壳体2之间还设置有充电电池6，用于为所述LED灯珠51提供电能，在电路板上还设置有第一指示灯52和第二指示灯53，其中第一指示灯52亮则表示充电电池6电量充足，第二指示灯53亮则表示充电电池6电量不足需要充电，在第一壳体1上设置有USB接口13，用于为该充电电池6充电；上述微距镜头3设置在第一壳体1和第二壳体2的中心位置，所述第一壳体1和第二壳体2上分别设有容纳该微距镜头3的第一安装孔14和第二安装孔22；上述夹持装置4包括第一夹持分件41和第二夹持分件42，其中第一夹持分件41与上述微距镜头3采用超声波焊接在一起，在第一壳体1和第二壳体2上分别设有容纳该第一夹持分件41的第一开口15和第二开口23，且在第二壳体2上还设置有固定该第一夹持分件41的夹紧装置24。

上述第一壳体1上设置有定位罩16，用于在拍摄虹膜时为人眼定位，本实施例中采用放大倍数为12的微距镜头3，结合人体生理学特征以及微距镜头焦距长度确定了定位罩16的长度为27.5毫米，在此定位罩16的定位作用下，可以获得清晰的虹膜图像。

在上述定位罩16的内壁涂覆有遮光涂层，可以阻挡外界杂光对虹膜拍摄造成干扰，同时在第一壳体1与两个LED灯珠对应的位置分别设置有两个遮光板17，可以有效减少到达定位罩16内壁的光束，提高虹膜拍摄质量，结合人体生理学特征以及定位罩16的长度确定该遮光板17的厚度为4.45毫米，且每个遮光板17的侧面与其对应的LED灯珠51之间的距离为1毫米；在虹膜拍摄时，首先开启第一个LED灯珠，拍摄第一个LED灯珠单独照明时的虹膜图像，然后关闭第一个LED灯珠，开启第二个LED灯珠，并拍摄第二个LED灯珠单独照明时的虹膜图像；如此可以获得两个LED灯珠分别单独照明时的虹膜图像，可以知道，这两个虹膜图像分别存在一个光点，且光点位置不同，因此后续可以通过将两个虹膜图像合并的方式消除光点，从而获得完整的虹膜图像。

需要说明的是，由于定位罩16需要和眼睛四周皮肤接触，因此上述第一壳体1、第二壳体2和夹持装置4的材料均为ABS+PC，以防止对人皮肤造成损伤，且ABS+PC材料既具有PC树脂的优良耐热性、尺寸稳定性和耐冲击性能，又具有ABS树脂优良的加工流动性，具有较高的性价比。

第二方面，如图6所示，本实施例提供的虹膜拍摄装置包括上述虹膜镜头和智能手机7，所述虹膜镜头通过夹持装置4与所述智能手机7的摄像头连接，以使所述微距镜头与该智能手机的摄像头的光路同轴。使用时，将虹膜镜头的定位罩16贴紧眼眶，借用智能手机7中的摄像软件对虹膜图像进行拍摄，并获取不同LED灯珠51照明时的虹膜图像，以便后期的虹膜图像处理。对比图7和图8可以看出，采用本实施例提供的虹膜拍摄装置拍摄的虹膜图像的清晰度得到了大幅度的提高。

在进行虹膜拍摄的时候，可以用数据线将智能手机7与USB接口13连接，以通过智能手机7直接控制LED灯珠51的开启和关闭，如此，在将虹膜镜头与智能手机连接之后，余下的虹膜图像拍摄工作可以全部在智能手机上操作，简单方便，而且使得拍摄过程更加稳定；同时，智能手机还可以为虹膜镜头的充电电池6充电，以保证在充电电池6电量不足时还可以进行虹膜图像拍摄。

需要说明的是，上述智能手机7也可以替换为其他具有摄像功能的智能终端，如平板电脑和照相机等。

第三方面，如图9所示，本实施例提供的虹膜分析方法包括所述虹膜拍摄装置和与所述智能手机7信号连接的云端处理系统8，云端处理系统8包括图像处理单元81和智能分析单元82。

其中，图像处理单元81包括依次信号连接的定位单元811、分割单元812、数字化单元813、虹膜特征处理与编码单元814和特征分类单元815，用于对虹膜图像中的光点和光照不均匀引起的图像模糊等噪声污染进行去噪处理，并对处理过的虹膜图像进行数字化编码，然后将虹膜特征的数字化信息进行提取归类后传输给智能分析模块，这里所说的虹膜特征是指虹膜的六大现象和虹膜七环等虹膜医学特征，其中虹膜的六大现象指坑洞、斑块、裂缝、线条、颜色变化和密度，虹膜七环指胃环、肠环、自主神经环、两个无明显界限的内脏器官反射环、淋巴代谢环和皮肤代谢环。

本实施例中的图像处理单元81采用机器学习的方式，可以模仿人的学习方式，根据不同虹膜特征的三维形状和颜色将其提取分离出来，并统计其位置信息，随着虹膜样本数量的增加，机器学习方式在虹膜特征提取方面的准确度也会增加。

由于每个人的虹膜的构造是不同的，其虹膜七环的位置和形状也是千差万别，而传统的虹膜分析方法是将所有人的虹膜图像都套用一个标准的虹膜反射图，使得虹膜图像分区不可避免的出现误差，由此得到的虹膜分析结果也会与现实情况有出入，无法为用户提供准确的虹膜分析，而本实施例提供的智能分析单元82包括依次信号连接的划分单元821、虹膜信息数据库匹配单元822、虹膜分析验证单元823和结果输出单元824，可以根据虹膜反射图，在提取的虹膜特征的基础上将虹膜图像划分为多个图像分区，可以形成个性化虹膜反射图，即根据每个人的虹膜情况为其量身定制的虹膜反射图，然后再根据虹膜特征在个性化虹膜反射图中对应的位置，借助虹膜信息数据库确定虹膜图像分析结果，并将分析结果传输至智能手机7，其中虹膜信息数据库内最初记载有大量的虹膜特征与其对应的分析结果，后续对每一个虹膜图像的分析结果也都会收纳在虹膜信息数据库当中，随着虹膜信息数据库信息的积累，其分析结果也将越来越准确。

定位单元811中，原始图像为眼部图像，其具有噪声污染，从频谱的角度,可以分为高频噪声和低频噪声。对于高频噪声,选取中值滤波器滤除,它是一种非线性平滑滤波器,可以在消除噪声的同时不至于把图像中的一些细节模糊掉；对于低频噪声,主要应考虑光照不均匀性影响的消除。可以采用同态滤波的方法来减小,同态滤波器能够选择性地对低对比度及非均匀照明的模糊图像起增强作用。

分割单元812可以确定预处理后图像中虹膜的内外边缘，从而可以将虹膜从图像中分割出来。图像分割是按照某些特性(如灰度级、频谱和纹理等)将图像空间划分成一些区域。从本质上讲,图像分割是将图像中的像素按照特性的不同进行分类的过程。

瞳孔边界或虹膜外边界,可以利用灰度级门限化的方法寻找；对于虹膜图像来说,虹膜的平均灰度值比巩膜的平均灰度值小,但比瞳孔的虹膜灰度值大,且它们三者的平均灰度值距离较远。因此,用灰度级门限化的方法分割瞳孔区域及虹膜区域是有效的。门限值可以采用灰度直方图来确定。把虹膜分成睫状部及瞳孔部两个部分。睫状部虹膜与瞳孔部虹膜的区域特性(如纹理特性和灰度特性等)通常存在一些差异,所以可以采用基于区域的图像分割方法。

具体地，例如，首先进行瞳孔定位，通过对虹膜及瞳孔中心可能位于的图像区域进行灰度投影后，选取水平方向和垂直方向的最小投影为瞳孔中心候选位置：计算以此中心位置为邻域内的像素灰度均值E，并以一较小的灰度差为阂值沿x轴和y轴做一定宽度的增长搜索可估计出瞳孔的直径(半径)和瞳孔的中心位置。瞳孔定位完成、即内边缘确定后,即可利用前面得到的瞳孔中心与瞳孔半径，通过计算得出虹膜部分的灰度均值。利用同上述近似的投影方法和搜索方法便可以确定虹膜的半径，完成虹膜外边缘的定位。

虹膜上的色素斑一般具有特殊的颜色,可以在HSI空间采用测量空间聚类法进行分割。

虹膜特征处理与编码单元814中，根据虹膜分析学，将虹膜、瞳孔、卷缩轮、隐窝和色素斑等虹膜标志的边缘确定之后,就可以对它们进行定量分析,如测量它们的面积、周长、形状、平均灰度、颜色和位置等。其中,形状可由形状参数F来表征,F是根据区域的周长与区域的面积计算出来的,计算公式为F＝‖B‖4πA，当形状为理想的圆形时,形状参数为1。

在虹膜内外边缘定位后,将虹膜部分所在区域的直角坐标xy形式转换为极坐标O形式。之后根据虹膜反射图和虹膜内边缘半径r及虹膜外边缘半径a的值来将虹膜部分分成若干个区域。在虹膜区域划分时，由于卷缩轮的独特性，应该将其特殊对待。将虹膜图像以极坐标来表示。以定位的瞳孔回心为极坐标原点。建立两个矩阵来存放计算得到的半径值和角度值。按照时钟格式顺时针方向从12点标记开始每03度分为一个区,分别为l至21时钟区。在虹膜环形的半径方向上5等分,靠近圆心方向的2/5作为卷缩轮的预留区,剩下的部分由内到外分成内、中、外3个环(用1、2和3表示)。这样就完成了虹膜分区。

将各个分区图片进行纵向扫描，对各个组成像素点进行分析，标记出图片区域及变化特征。对于覆盖了了较大区域(可能占据多个分区图片)的特征，如孔洞，缝隙和色素斑等纹理特征，分别对每个区域连同该纹理特征作为一体进行重新的区域划分(即进行合并)，划分出特征区域并在系统内标记该区域特征，作为后续识别区域。

虹膜信息数据库匹配单元822中，将各个标记特征的特征点(如孔洞、缝隙和色素斑)进行结构分析，分析出属于哪种特征点，判断分区边界线上是否出现结构特征点，如果存在，找到其在原图中位置s，以s为中心向四周进行搜索，采取增大搜索半径的方式进行搜索，从而提取完整特征，完整特征指孔洞、缝隙或色素斑特征点的完整形态。将该完整特征覆盖的区域同虹膜反射图分区进行匹配，找出特征区域在虹膜反射图中的分区位置，根据特征形态：环、斑块、孔洞、线以及颜色变换等形态出现区域，根据虹膜反射图中不同分区对应的人体位置，定位健康判断的人体位置，得到结果如下：

根据虹膜反射图，虹膜分区分为神经环，纳环，神经压力环，肠环等，分别对应人体不同位置；在不同环上有可能产生不同特征，如椭圆状特征、散射特征、边缘点化特征和连续线特征等。举例如下：

神经环有椭圆状特征：虚弱体质，充满病期病灶，病灶内有纤维状填补生长；

纳环散射特征：摄取食盐过多，提示动脉硬化可能；

神经压力环边缘点化特征：神经过度紧张疲劳，影响睡眠和心脏；

肠环发射连续线特征：容易发生腹痛和便秘。

虹膜分析验证单元823中，根据结果中有问题的结论部分绘制虹膜反射复原图，重点是位置(如肠环)和特性形态(如裂缝、坑洞等特征)，将复原图同正常虹膜反射图进行相似度匹配计算，验证异常特征出现的区域中，出现位置和特性形态是否和结果相符，完成反向验证。

例如：得到某人的眼部图像，定位出虹膜位置，分割出虹膜部分图片，进行必要的去噪、对比度、明锐度等数字化处理，根据虹膜分析学将图片进行特征提取并分类，分别将各个特征匹配虹膜信息数据库，得到分析结果，对分析结果进行反向验证后，输出分析结果。

具体的，如图10所示，本实施例提供的虹膜分析方法包括如下步骤：

步骤S1：将上述定位罩16贴紧眼眶，获取所述两个LED灯珠51分别照明时通过增设有虹膜镜头的智能手机7所拍摄的眼部图像，并由智能手机7将两个眼部图像传输至所述云端处理系统8；

步骤S2：定位单元811定位所述眼部图像中的虹膜图像的内边缘和外边缘，并输出至分割单元812；

步骤S3：分割单元812根据所述虹膜图像的内边缘和外边缘，将虹膜图像从眼部图像中分割出来，并输出至数字化单元813；

步骤S4：数字化单元813将分割处理后的虹膜图像进行去噪和编码，并输出至虹膜特征处理与编码单元814；

步骤S5：虹膜特征处理与编码单元814根据虹膜分析学对数字化处理后的虹膜特征进行提取，并输出至特征分类单元815；

步骤S6：特征分类单元815将各个虹膜特征进行分类，并输出至划分单元821；

步骤S7：划分单元821根据虹膜反射图，将所述虹膜图像划分为多个图像分区，所述多个图像分区的位置与所述虹膜反射图中的多个反射分区的位置一一对应，形成个性化虹膜反射图，并输出至虹膜信息数据库匹配单元822；

步骤S8：虹膜信息数据库匹配单元822将各类虹膜特征分别匹配虹膜信息数据库，得到匹配结果，并输出至虹膜分析验证单元823；

步骤S9：虹膜分析验证单元823对匹配结果进行反向验证，确定分析结果，并输出至结果输出单元824；

步骤S10：结果输出单元824将分析结果输送至智能手机7。

虹膜分析学目前采用的办法主要是人工方法进行分析，在这个分析过程中，计算机会被用作图像简单处理工具，但主要的分析过程和结果还是靠人工完成。在这样的过程中，分析效果或结果就取决于分析人的经验，状态等不定因素，使得这一学科的实践应用受到很大制约。

与传统的虹膜分析方法相比，本实施例提供的虹膜分析方法将虹膜分析学这一学科利用计算机图像分析技术实用化，将分析过程根据虹膜分析学算法进行自动化处理，无需人工干预，并对输出结果进行反向验证，保证结果真实、客观和严谨，便于大规模推广，实现分析过程的高效性与即时性并行。采用本实施例提供的虹膜分析方法，用户可以随时随地对其虹膜进行拍摄，然后由云端处理系统8将虹膜分析结果传输至智能手机7上，便于人们随时掌握自己的健康状况。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。