彩色虹膜圖像定位算法的研究.pdf

1、虹膜識別是應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖像處理和模式識別等學(xué)科的交叉課題。虹膜定位是指把虹膜區(qū)域從人眼圖像中分離出來。定位的精確程度關(guān)系到虹膜的特征提取及匹配，所以虹膜定位結(jié)果的準(zhǔn)確與否直接影響到虹膜識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和高效性。本文主要研究不同虹膜圖像的相關(guān)定位算法，在保持定位準(zhǔn)確率的同時，提高算法的計算效率和穩(wěn)定性。
　　本文首先對虹膜識別系統(tǒng)進(jìn)行介紹，然后介紹了現(xiàn)有的虹膜定位算法及相關(guān)的改進(jìn)方法，并分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　本文針對UBIR

2、IS v2.0彩色噪聲虹膜圖像數(shù)據(jù)庫，提出了一種基于微積分算子的彩色虹膜定位算法。定位算法直接選取彩色圖像的R層，利用二維Gabor濾波器和圖像梯度檢測光斑區(qū)域。然后使用AdaBoost算法進(jìn)行虹膜初定位，并采用拋物線形微積分算子定位上下眼瞼。在極坐標(biāo)展開的虹膜圖像上，求得虹膜邊界的徑向梯度?；谖⒎e分算子，通過局部極值的逐步迭代，定位虹膜的外邊界。最后使用同態(tài)濾波對虹膜區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)處理，再定位虹膜內(nèi)邊界。實驗表明，定位算法的計算效率較

3、高，而且具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
　　基于RANSAC的虹膜定位算法主要是針對虹膜本身近似于橢圓或虹膜發(fā)生偏轉(zhuǎn)變形的情況。對于預(yù)處理后的虹膜圖像，通過閾值分割和最大連通區(qū)域判斷，分離出瞳孔區(qū)域。定位上下眼瞼后，在極坐標(biāo)展開圖像上，檢測虹膜邊界點(diǎn)。最后利用基于最小二乘擬合的RANSAC算法定位虹膜邊界?；诰垲惙治龅暮缒し指罘椒?，主要是提出一種虹膜分割的想法。利用虹膜的灰度分布特點(diǎn)，在微積分算子定位后，選取定位結(jié)果附近的環(huán)形區(qū)域，