双目虹膜图像检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种双目虹膜图像检测方法和装置。其中，双目虹膜图像检测方法包括：利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将虹膜图像作为待测图像；对待测图像进行梯度处理，得到与待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中，梯度矩阵的梯度值与待测图像上的像素点一一对应；基于梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标；利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口；以及将合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。通过本发明专利技术，解决了现有技术中难以快速地确定虹膜区域的问题，达到了快速确定虹膜区域的效果。

【技术实现步骤摘要】
双目虹膜图像检测方法和装置
本专利技术涉及虹膜检测领域，具体而言，涉及一种双目虹膜图像检测方法和装置。
技术介绍
虹膜识别作为生物识别中最安全，最精确的识别方法越来越受到人们的关注。虹 膜是一个瞳孔和巩膜之间的环形可视区域，是由一种随瞳孔直径变化而可以伸缩的，复杂 的纤维状组织构成，具有丰富的，错综复杂的纹理结构。虹膜的形成是在胚胎时期随机生成 的，导致每个人虹膜结构各不相同，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎不发生变 化。 眼科专家和解剖学家经过大量的观察发现，每个虹膜都具有独特的结构，即使对 于同一个人，左眼和右眼的虹膜区别也是十分明显的，自然界不可能出现完全相同的两个 虹膜，因此，双目虹膜识别相对于单目虹膜识别而言就更安全、更精确。 现有的双目虹膜采集方案基本是两个单目摄像头按照大致两眼之间的距离放置， 分别用来采集人的左，右虹膜图像。然后分别对左，右虹膜图像进行清晰度判断，从而确定 是否为可用的虹膜图像。然而，双镜头识别虹膜中，通常难以快速地确定虹膜区域，导致虹 膜识别速度慢，耗时长。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种双目虹膜图像检测方法和装置，以解决现有技术 中难以快速地确定虹膜区域的问题。 为了实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种双目虹膜图像检 测方法。本专利技术的双目虹膜图像检测方法包括：利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹 膜图像作为待测图像；对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯 度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应；基于所述梯度 矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标；利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得 到合并窗口；以及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。 为了实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种双目虹膜图像检 测装置。本专利技术的双目虹膜图像检测装置包括：获取单元，用于利用双目虹膜镜头获取虹 膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像；处理单元，用于对待测图像进行梯度处理，得到与 所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上 的像素点一一对应；计算单元，用于基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标； 合并单元，用于利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口；以及第一确定 单元，用于将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。 根据本专利技术实施例，通过对待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映 射关系的梯度矩阵，根据虹膜所具有的圆形的形状特征，利用与待测图像对应的梯度矩阵 上的梯度值，计算得到多个圆形目标，通过利用多个圆形目标来进行圆形合并处理，从而快 速确定虹膜区域，解决了现有技术中难以快速地确定虹膜区域的问题，达到了快速确定双 目虹膜图像的虹膜区域的效果。 【附图说明】 构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实 施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中： 图1是根据本专利技术实施例的双目虹膜图像检测装置的示意图； 图2是根据本专利技术实施例的双目虹膜图像检测方法的流程图； 图3a至图3c是根据本专利技术实施例的眼睛图像的梯度矩阵的示意图； 图4是根据本专利技术实施例的梯度映射点的示意图； 图5是根据本专利技术实施例的梯度向量的示意图； 图6是根据本专利技术实施例优选的双目虹膜图像检测装置的示意图； 图7是根据本专利技术实施例的圆形窗口的示意图； 图8是对图7的圆形窗口的局部放大示意图； 图9是根据本专利技术实施例的合并窗口的示意图； 图10是根据本专利技术实施例一种可选的双目虹膜图像检测装置的示意图； 图11是根据本专利技术实施例另一种优选的双目虹膜图像检测装置的示意图； 图12是根据本专利技术实施例另一种可选的双目虹膜图像检测装置的示意图；以及 图13是根据本专利技术实施例又一种优选的双目虹膜图像检测装置的示意图。 【具体实施方式】 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。 为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的 附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是 本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术 人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范 围。 需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语第一、第 二等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使 用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例。此外，术语包括和 具有以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元 的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有 清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。 本专利技术实施例提供了一种双目虹膜图像检测方法和装置。需要说明的是，本专利技术 实施例的双目虹膜图像检测装置可以用于执行本专利技术实施例所提供的双目虹膜图像检测 方法，本专利技术实施例的双目虹膜图像检测方法也可以通过本专利技术实施例所提供的双目虹膜 图像检测装置来执行。其中，双目虹膜图像检测方法和装置可以通过手机、平板电脑、计算 机等包含CPU等智能芯片的硬件设备中来实现。 图1是根据本专利技术实施例的双目虹膜图像检测装置的示意图。如图1所示，该双 目虹膜图像检测装置包括：获取单元10、处理单元20、计算单元30、合并单元40、第一确定 单元50。 获取单元10用于利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图 像。 处理单元20用于对待测图像进行梯度处理，得到与待测图像具有映射关系的梯 度矩阵。其中，梯度矩阵的梯度值与待测图像上的像素点一一对应。 待测图像可以是通过摄像头拍摄的图像视频流，摄像头可以是用于拍摄人体双眼 图像的摄像头，该摄像头可以是一个摄像头。在进行虹膜识别时，摄像头可以拍摄包含有双 目虹膜的图像视频流，通过从该视频流中检测满足虹膜识别的眼睛图像。获取到的眼睛图 像可以是从拍摄的视频流中获取的多张图像，以便于从这些图像中检测出可以用于虹膜识 别的眼睛图像。 在获取到包含有待测图像的视频流之后，利用处理单元20对待测图像进行梯度 处理，处理单元20可以是对待测图像的源图像进行梯度处理，也可以是对待测图像进行缩 小处理后的图像进行梯度处理，还可以是对待测图像进行灰度变换得到的灰度图像进行梯 度处理。通过对图像的梯度处理，得到每个待测图像上每个像素的梯度值，形成与待测图像 对应的梯度矩阵。在该梯度矩阵上，像素点与梯度值一一对应。 具体地，梯度处理方法可以是使用Sobel等梯度算子遍历待测图像上的每个像素 点，计算得到待测图像的梯度矩阵。当然，实际应用中并不特指Sobel算子，只要是可以计 算图像梯度的算子均可。 计算单元30用于基于梯度矩阵上的梯度值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双目虹膜图像检测方法，其特征在于，包括：利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像；对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中，所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应；基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标；利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口；以及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。

【技术特征摘要】
1. 一种双目虹膜图像检测方法，其特征在于，包括： 利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像； 对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵，其中， 所述梯度矩阵的梯度值与所述待测图像上的像素点一一对应； 基于所述梯度矩阵上的梯度值计算得到多个圆形目标； 利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口； W及 将所述合并窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域。2. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，利用所述多个圆形目 标来进行圆形合并处理，得到合并窗口包括： 将多个圆形目标映射到所述待测图像上，得到所述多个圆形窗口；通过将所述多个圆 形窗口中包含有相同区域的圆形窗口合并为一个圆形窗口来对所述多个圆形窗口进行合 并，得到所述合并窗口， 或者， 通过将所述多个圆形目标中包含有相同区域的圆形目标合并为一个圆形目标来对所 述多个圆形目标进行合并，得到合并目标；将所述合并目标映射到所述待测图像上，得到所 述合并窗口。3. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于， 在利用所述多个圆形目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并 窗口作为双目虹膜图像的虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括；判断所述合 并窗口的个数是否等于2,其中，如果判断出所述合并窗口的个数等于2,则将该2个合并窗 口作为双目虹膜图像的虹膜区域。4. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在利用所述多个圆形 目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的 虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括： 判断合并成所述合并窗口的窗口个数是否小于第一预设阔值； 如果判断出合并成所述合并窗口的窗口个数小于所述第一预设阔值，则去除所述窗口 个数小于所述第一预设阔值的合并窗口。5. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在利用所述多个圆形 目标来进行圆形合并处理，得到合并窗口之后，W及将所述合并窗口作为双目虹膜图像的 虹膜区域之前，所述双目虹膜图像检测方法还包括： 检测所述合并窗口中是否存在光斑区域，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑 的区域；W及 如果检测出不存在光斑区域的合并窗口，则去除不存在光斑区域的合并窗口。6. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于， 在对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵之 前，所述双目虹膜图像检测方法还包括：将所述待测图像缩小为所述待测图像的预设倍数， 在对所述待测图像进行梯度处理，得到与所述待测图像具有映射关系的梯度矩阵包 括：对缩小后的待测图像进行梯度处理，得到所述梯度矩阵。7. 根据权利要求1所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，在将所述合并窗口作 为双目虹膜图像的虹膜区域之后，所述双目虹膜检测方法还包括： 判断光斑区域是否满足预设条件，其中，所述光斑区域为光线照射到瞳孔时形成光斑 的区域，所述预设条件为根据清晰的眼睛图像上的光斑区域得到的条件； 如果判断出所述光斑区域满足所述预设条件，则检测满足所述预设条件的光斑区域的 个数是否等于2; W及 如果检测出满足所述预设条件的光斑区域的个数等于2,则将所述虹膜区域所处的眼 睛图像作为用于虹膜识别的眼睛图像。8. 根据权利要求7所述的双目虹膜图像检测方法，其特征在于，判断光斑区域是否满 足预设条件包括： 利用滤波器对所述光斑区域进行滤波，得到响应最大值，所述响应最大值为用于反映 所述光斑区域的光斑属性的值； 通过判断所述响应最大值是否大于第二预设阔值来判断所述光斑区域是否满足预设 条件，其中，如果判断出所述响应最大值大于所述第二预设阔值，则确定所述光斑区域满足 所述预设条件。9. 一种双目虹膜图像检测装置，其特征在于，包括： 获取单元，用于利用双目虹膜镜头获取虹膜图像，将所述虹膜图像作为待测图像； 处理单元，用于对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，宋惠，
申请(专利权)人：北京天诚盛业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11