一种快速准确的虹膜定位算法

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1、http://www.paper.edu.cn一种快速准确的虹膜定位算法1122龙伶敏,傅志中,赵海波,王升哲1电子科技大学通信与信息工程学院,四川成都(610054)2西南技术物理研究所,四川成都(610041)E-mail:longlm414@163.com摘要:虹膜定位领域最经典的算法仍为Daugman的圆形检测算子,但是该算法的前提条件是必须有一种稳健的方法来确定瞳孔的圆心,针对这一缺陷,本文方法首先利用灰度投影粗估计瞳孔中心点位置,然后利用改进的圆边缘检测算子精确定位虹膜的内外边缘。与Daugman方法相比,此算法避免了圆心搜索的盲目性,同时用改进的圆边缘检测算子进一步减

2、少计算量,提高了虹膜定位的速度。关键词:虹膜定位,灰度投影,圆边缘检测中图分类号:TN1.前言近年来随着人们安全意识的提高,身份认证的要求也越来越高,已经从传统的身份证件的认证发展到生物特征(如指纹、虹膜、视网膜、语音等)的认证,因而也促进了生物识别技术的发展。虹膜识别是最近发展起来的一种生物特征识别技术,具有识别准确性高、速度快、防伪性和非侵犯性等优点,这些性质决定了虹膜成为识别身份的优良介质。虹膜边界包括虹膜与巩膜之间的边界以及虹膜与瞳孔之间的边界,即外边缘和内边缘,虹膜的纹理细节信息都包括在这两个边缘之间,虹膜定位就是要找出这两个边缘,准确的虹[1]膜定位是实现虹膜识别的前提

3、。传统的定位方法大都采用Hough变换和Daugman的圆形检[2]测算子。前者需要在参数空间内对三个参数(圆心(x,y)和半径r)进行搜索,计算量和存储量较大;后者虽然速度快,但前提条件是用一个稳健的方法来确定瞳孔的圆心。对于前者,一些研究者针对这个问题提出了许多改进的Hough变换检测圆算法;对于后者,本文针对其缺点,利用灰度投影对瞳孔进行粗定位的方法。然后在瞳孔粗定位结果上用改进的圆边缘检测算子精确定位虹膜的内外边界。该方法对比传统的Daugman的圆形检测方法,在保证较好的定位精度前提下,减少了瞳孔区域搜索的盲目性,同时用改进的圆边缘检测算子进一步减少了计算量,提高了虹膜定

4、位的速度。2.虹膜定位2.1图象预处理该实验算法研究的对象是只包含眼睛的灰度图象.为了实现精确的虹膜定位,首先应促使图像中虹膜的内外边界上尽可能多的象素点的灰度值趋向一致,同时又不至于消除这一边带内外的灰度差异,从而利于在确定边界时将虹膜和巩膜之间、虹膜和瞳孔之间的模糊边带剔除。本算法中要通过灰度投影法来确定位于瞳孔内的一点,而睫毛以及取像时的杂点对此都有很大干扰作用,所以这里先利用小尺度的高斯低通滤波器,如(1)、(2)表示,对采集到的图像进行滤波。Gnnf(12,)Gnn()12,=(1)∑∑Gfnn12-1-http://www.paper.edu.cn22(nn12+)−2

5、Gnne(),=2σ(2)f12选择合适的高斯低通滤波器((3)式`表示二维Gaussian函数)来平滑原始的虹膜图像,处理效果要优于均值滤波器,既可以取得更加柔和的平滑效果又不至于破坏图像中的边沿,[3]同时还可以消除原始图像的高频噪声.22xy+1−2Gxy(),=e2σ(3)2πσ同时,由于在虹膜仪拍摄虹膜图像的过程中,将不可避免的在虹膜图像中形成一些反光点,但是通过一定的措施,可以将这些反光点限制在瞳孔内部,此类反光点会对虹膜定位产生干扰作用,必须加以处理。本文算法中,对于虹膜图像中的每一点,计算3×3窗口内的灰度值偏差,并设定一阈值,若灰度值偏差大于此阈值,则认为该点为反

6、光点,以3×3窗口内象素的灰度平均值取代原有象素值。2.2瞳孔的粗定位[4]与虹膜图像的其他部分相比,瞳孔的灰度值比较小,按照灰度投影的原理,灰度累加和最小的位置即为瞳孔的圆心,但由于受到光照、噪声等因素的影响,该点通常都不是瞳孔真正的圆心,与真正的圆心有一定的偏差。本文的算法中,只要求此点位于瞳孔内部即可,大量试验表明,此点满足算法要求。假设此位于瞳孔内部的点坐标为px(,)y,根据上面的分析,有temptempxtemp=min∑Ixy(,)(4)yyItemp=min∑(,)xy(5)x式中,I(x,y)为经过预处理图像的灰度值,min(expr(i))表示使表达式expr(

7、i)取得最小值。2.3虹膜的内外边缘定位一般情况下虹膜和瞳孔不是同中心的,但是两中心位置距离非常接近,基于虹膜内外边缘的良好的环状特性,该实验将虹膜内外边缘作近似同心圆处理。根据瞳孔粗定位结果,以[5]px(,)y的邻域中像素点作为圆心,用改进的圆边缘检测算子定位虹膜的内外边缘:temptempnn⎛⎞⎛⎞max∑∑⎜⎟⎜⎟(ng−−1)θθ,,rr⎜⎟ggg−−φ,rθ,r/8(6)θφ==11⎝⎠⎝⎠θ+因为人眼在正常凝视状态下,上下眼皮会盖住一部分虹膜,所以(6

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