牛眼虹膜识别定位技术的研究

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1、RESEARCHONLOCALIZATIONALGOⅪTHMSOFCATTLE，SIIUSRECOGNITIONAThesisSubmiRedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYLIChaoSupervisedbyProf．ZHAOLin．duSchoolofEconomics&ManagementSoutheastUniversityDecember2011东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导

2、师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均‘已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：左垫日期：型兰：乡／东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在

3、保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公柿(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：乏把导师签期：摘要在世界各地频频爆发的动物疾病不仅对世界经济贸易产生了巨大的影响，更对人类生命和财产安全构成了一项巨大的威胁。而虹膜识别作为一种新兴的生物特征识别技术，将其应用于肉食品供应链可追溯系统中，可以实现肉食品的精确溯源。其中，虹膜定位技术是虹膜识别过程中一项重要环节，其定位结果的好坏将直接影响后续识别的精度。因此，本文在分析虹膜定位相关理论和方法的基础上，借

4、鉴了人眼虹膜定位的相关经验，以牛眼虹膜为例，研究了牛眼虹膜定位中的若干算法，并通过MATLAB对定位算法进行了仿真实现与分析，主要工作有：(1)设计了适合牛眼虹膜的基于图像融合形态学的边缘检测算子。本文针对牛眼虹膜图像存在较多噪声点的特点，设计了一种基于图像融合形态学的牛眼虹膜边缘检测算子，建立一套基于像素级的边缘图像融合准则，将基于灰度距离多结构形态学自适应提取的图像边缘与基于图像方差的多尺度形态学自适应提取得到的边缘相融合，克服了传统边缘检测方法不连续、对噪声点敏感等缺陷，具有较好的去噪能力，能够对被噪声点

5、污染的牛眼虹膜图像提取得到光滑、连续、清晰的虹膜边缘。(2)在牛眼虹膜边缘检测的基础上提出了基于数学形态学的两步几何定位算法。本文根据牛眼虹膜图像仿射变换不变特征的原理，将牛眼虹膜内外边界看作两个长短轴比例不同的非同心圆环，将内、外边界分别转化为圆形，对内边界采用灰度均值法粗定位与“三点定圆”精定位相结合的方法实现，对外边界设计了一种逐点扫描分层圆环算法来精确拟合。仿真实验表明，该方法避免了直接拟合圆环所造成的虹膜信息丢失，并有效减少了空间参数的选择运算，提高了定位运算的速度。(3)在深入研究主动轮廓线模型的基

6、础上，结合传统C．V模型和可变区域拟合能量泛函的优势，考虑图像的全局和局部灰度信息，提出了改进的全局和局部信息驱动的主动轮廓线模型。模型中包含局部灰度能量和全局灰度能量两个部分，当轮廓曲线靠近物体真实边界时，局部能量起主导作用，吸引轮廓曲线向着物体边界不断收敛：当轮廓曲线远离物体边界时，由于灰度信息变化缓慢，此处的局部灰度能量大小接近于0，而全局灰度能量则保证了曲线的演化方向。本文T将模型的能量函数转化为等价的水平集方程进行求解，最后采用最d,-乘椭圆拟合原理确定了虹膜内外边界的拟合椭圆参数。算法的仿真结果显示

7、，该定位算法具有较高的定位精确度，其定位速度也较为满意；同时由于该算法可以直接在灰度虹膜图像上进行运算，对轮廓曲线的初始位置要求不高，且在运算过程中避免了水平集函数的重新初始化，对噪声干扰不敏感，在多种噪声环境下仍能实现虹膜区域的精确定位，使得该算法的应用具有更高的适用性和鲁棒性。关键词：牛眼虹膜定位；数学形态学；边缘检测；主动轮廓线；水平集方法；AbstractManyanimalinfectionsbrokeoutallovertheworldnotonlytookaseriousimpactongloba

8、leconomicsandtrade，butalsoputabigthreatentohumanslifewealthsafety．Irisrecognition，asoneofthemostreliablebiometrictechnologies，couldbeintroducedintotrackingsystemofmeatfoodsupplychaintorealizethe