在获取的眼睛的图像中定位表示虹膜的像素的方法技术

描述了一种用于提取图像中的虹膜的方法。在图像中检测虹膜的边缘。从所述图像获取纹理。将所述边缘和纹理组合以生成所述虹膜的内侧边界和外侧边界。而且，为改善虹膜边界检测的精度，提供了一种在椭圆和圆形模型之间选择的方法。最后，将穹顶模型用于求出掩蔽图像并移除展开的图像中的眼睑遮蔽。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术大体上涉及处理和识别生物测定参数，更具体地说，涉及在 眼睛的图像中定位虹膜。
技术介绍
很多安全系统需要可靠的个人身份识别或验证。生物测定技术克服了常规的身份识别和验证技术(例如密钥、ID卡和密码)的很多缺点。 生物测定学指的是基于表示生理和/或行为特性的特征的个体自动识别。诸多生理特征能够用作生物测定信号(biormetric cue),诸如DNA 采样、脸部拓扑、指纹细节、手掌几何特征、笔迹风格、虹膜外观、视 网膜静脉结构以及语音谱。在所有这些特征中，虹膜识别具有非常高的 准确性。虹膜携带了非常特殊的信息。即使同卵双胞胎的虹膜也是不同 的。虹膜定位(Localization)通常，虹膜分析以虹膜定位开始。 一种现有技术方法使用微积分算 子(IDO， integro-differential operator) (Daugman， 丄G.， "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence, ，， IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 15， pp. 1148-1161， 1993，本说明书结合其内容)。IDO使用下面的最优化定位 虹膜的内侧和外侧边界max(r，aro，yo)(1)其中/ (x, >0是包括眼睛的图像。IDO在图像/ Oc, 上找出图 像/ (x, 的归一化闭曲线积分关于增大的半径r的模糊(blmred)偏 导数中沿着半径r和中心的坐标(xc, 的圆弧^的最大值。符号"*"表示巻积，且Ga(r)(。是诸如具有标准差"的高斯(Gaussian)函数的平 滑函数。IDO用作圆形边缘检测器。IDO在3D参数空间上搜索梯度最大值。 因此，不需要使用常规Canny边缘检测器(Canny， J.， "Acomputational approach to edge detection, ，， IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.8， pp. 679-698，1986)中的阈值。另一种方法使用霍夫变换(Hough transform) (Wildes， R.， "Iris recognition : An emerging biometric technology ， " Proc. IEEE 85 ， pp.348-1363，1997〉。该方法检测虹膜图像中的边缘且随后进行圆形霍 夫变换以定位虹膜边界。霍夫变换搜索如下最优化的最适当的参数 <formula>formula see original document page 5</formula> (2)<formula>formula see original document page 5</formula>时其中，<formula>formula see original document page 5</formula> 且g(xj, yj, x0, y0, r)=(xj-x0)2+(yi-yo)2-r2，对于边缘像素 (xi, yi),j+1, ...n.边缘检测和霍夫变换方法的一个问题是边缘检测过程中阈值的使 用。不同的阈值能够得出不同的边缘。不同的阈值能够显著影响霍夫变 换的结果(Proenca， H.， Alexandre, L， " Ubiris : A noisy iris image database, ，， Intern. Confer, on Image Analysis and Processing, 2005 )。大多数其他方法基本上是通过限制参数搜索范围或优化搜索过程对 Daugman的IDO或Wildes的边缘检测和霍夫变换组合的微小变型。例如， Ma等人利用像素亮度的投影和阈值粗略地推测了瞳孔位置的定位。此 后还要进行Canny边缘检测和圆形霍夫变换(Ma， L.， Tan， T.， Wang， Y-， Zhang， D. "Personal identification based on iris texture analysis, ，， IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence ， vol.25 ， pp. 1519-1533， 2003)。Masek描述了一种与Canny检测器稍微不同的边缘检测方法，然后 利用圆形霍夫变换以用于虹膜边界提取(Masek，L.，Kovesi， P.， "MATLAB Source Code for a Biometric Identification System Based on Iris Patterns, ，， The School of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia, 2003 )。Kim等人利用三种高斯分布的混合来粗略地将眼睛图像分成暗、中 度、明亮的区域，然后利用霍夫变换以用于虹膜定位(Kim， J.， Cho， S.， Choi， J. "Iris recognition using wavelet features, ，， Journal of VLSI Signal Processing, vol. 38， pp. 147-156， 2004)。Rad等人使用各个方向的梯度向量对来粗略地推测圆周的位置，然 后利用Daugman的IDO来精化虹膜边界(Rad， A.， Safabakhsh， R.， Qaragozlou， N.， Zaheri, M. "Fast iris and pupil localization and eyelid removal using gradient vector pairs and certainty factors ， ，， The Irish Machine Vision and Image Processing Conf. ， pp. 82-91 ， 2004 )。Cui等人求出小波变换，然后利用霍夫变换来定位虹膜的内侧边界， 同时利用Daugman的IDO以用于定位外侧边界(Cui， J.， Wang， Y.， Tan， T,， Ma， L， Sun， Z.， "A fast and robust iris localization method based on texture segmentation, " Proc. SPIE on Biometric Technology for Human Identification, vol. 5404， pp. 401-408， 2004)。上述方法中没有一个利用图像中的纹理来用于虹膜边界的提取。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于在获取的眼睛的图像中定位表示虹膜的像素的方法，该方法包括：从获取的眼睛的图像求出梯度信息；从所述图像求出纹理信息；以及组合所述梯度信息和所述纹理信息以生成包括表示所述眼睛图像中的虹膜的像素的虹膜图像的边界。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：迈克尔J琼斯，郭国栋，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]