林麝虹膜定位方法技术

本发明专利技术属于动物虹膜识别领域，尤其涉及一种针对林麝的虹膜定位方法。林麝虹膜定位方法，将林麝虹膜内、外边界视为具有不同的中心、长短半轴、倾斜角的两个椭圆边界，利用林麝虹膜灰度和梯度的分布特征，求得相应的分割参数，并结合闭开运算等变换，由粗到精，逐步完成林麝虹膜的定位。采用本发明专利技术的方法，能够有效去除少量杂物、少量光斑等对虹膜图像的干扰，在对林麝虹膜图像的10％以内的伸缩变形、1.5度以内的左或右旋转的情况下均能进行有效定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于动物虹膜识别领域，尤其涉及一种针对林麝的虹膜定位方法。
技术介绍
虹膜是动物眼睛构造的一部分，是最可靠的动物生物终身身份标识之一，虹膜组织的唯一性和稳定性最高、不可改变性和抗欺骗性最强，是最为理想的身份识别依据，并且不会对动物有侵犯性。采用虹膜对林麝身份进行认证识别，能够有效的区分林麝的不同个体，这对保护濒临灭绝的林麝免遭滥杀具有重要的意义。与较成熟的人类虹膜识别技术相比，动物虹膜识别研究较少，而林麝虹膜识别更是鲜有人研究。目前针对动物虹膜的定位方法，主要借鉴人眼虹膜的定位方法。由于林麝虹膜图像特征与人类虹膜有着明显差异，人类虹膜内外沿近似圆形，而林麝虹膜外沿近似椭圆，内沿也近似椭圆，且常有变化，使得现有人类虹膜定位技术不能直接借鉴使用，需要找到适合林麝虹膜定位的方法。目前有关动物虹膜定位技术的方法主要有：申请号CN101447025，专利技术名称为《一种大型动物虹膜识别方法》：主要包括以下步骤：对虹膜图像进行阈值变换和边缘检测实现预处理、用近似圆拟合算法对虹膜区域内边界圆和外边界圆定位、用虹膜区域分割和归一化来确定特征提取区域、用2DGabor滤波器族确定特征编码。本方法是基于人眼虹膜识别方法，结合大型动物眼部特点选取相应算法解决了大型动物睫毛过长的噪声干扰问题，实现了不规则瞳孔区域的定位、大型动物虹膜特征编码的确定和最终识别。本专利技术可以实现大型动物有效管理、信息跟踪和肉类食品污染的个体溯源。上述专利技术涉及的虹膜定位技术，采用近似圆拟合算法对虹膜区域内边界圆和外边界圆定位，而林麝虹膜特征与其有明显的差异，主要差异在于：林麝虹膜内、外边界大多近似为椭圆，内、外边界中心点大多不同，不能采用上述专利技术方法中的定位技术来定位林麝虹膜内、外边界。
技术实现思路
本专利技术为克服现在技术的不足，提出一种林麝虹膜定位方法，采用该方法对林麝虹膜进行定位，可以有效的对其进行个体识别，从而进行种群管理，提高养殖水平，缓解对麝香的需求压力。本专利技术的技术方案为：将林麝虹膜内、外边界视为具有不同的中心、长短半轴、倾斜角的两个椭圆边界，利用林麝虹膜灰度和梯度的分布特征，求得相应的分割参数，并结合闭开运算等变换，由粗到精，逐步完成林麝虹膜的定位。林麝虹膜定位方法，具体步骤如下：S1、对林麝虹膜图像的灰度图进行高斯滤波处理，得到去噪后的林麝虹膜灰度图I；S2、对林麝虹膜外边界粗定位，得到图像I3；S3、计算林麝虹膜上下界参数，包括：林麝瞳孔梯度上界pupilg，林麝瞳孔灰度上界pupilmax，林麝虹膜最大梯度irisg＝Xmax，林麝虹膜灰度的上界irismax＝Ymax和林麝虹膜灰度下界irismin＝Ymin；S4、对S3所述上下界参数进行修正，即，林麝瞳孔梯度上界pupilg修正为pupilg+0.5，林麝瞳孔灰度上界pupilmax修正为pupilmax+10，林麝虹膜最大梯度irisg修正为irisg+0.5；S5、对林麝虹膜外边界精确定位，具体为：去除图像中大于irisg、irismax的点，去除S2所述图像I3中小于irismin的点，运用sobel算子，检测边缘点，用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到精确的虹膜外边界；S6、对林麝虹膜内边界粗定位，具体步骤为：S61、去除S1所述林麝虹膜灰度图I中虹膜外边界以外的部分，得到图像I4；S62、去除S61所述图像I4中大于S4所述修正后的pupilg的点，去除图像I9中大于S4所述修正后的pupilmax的点，得到图像I5；S63、对S62所述图像I5进行闭开运算，得到图像I6；S64、利用中值滤波滤除S63所述图像I6噪声部分，检测滤波后的图像I6的边缘点，用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到粗略的虹膜内边界；S7、对林麝虹膜内边界精确定位，包括：S71、去S61所述图像I4中虹膜内边界粗定位边界以外的部分，得到图像I7；S72、对I7的梯度图像Grad7，采用局部拉伸，增强Grad7的对比度，得到图像Grad7hance；S73、对Grad7hance进行闭、开运算，得到图像I8；S74、对图像I8进行中值滤波滤除噪声，求得最大联通部分，得到图像I9；S75、检测图像I9的边缘点，并用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到精确的虹膜内边界。进一步地，S2所述对林麝虹膜外边界粗定位具体包括：S21、根据公式计算S1所述灰度图I中点(x，y)的梯度值Grad(x，y)，其中，Gx为水平方向上的梯度，Gy为垂直方向上的梯度，Gx(x,y)＝{I(x+1,y)-I(x-1,y)本文档来自技高网...

【技术保护点】
林麝虹膜定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对林麝虹膜图像的灰度图进行高斯滤波处理，得到去噪后的林麝虹膜灰度图I；S2、对林麝虹膜外边界粗定位，得到图像I3；S3、计算林麝虹膜上下界参数，包括：林麝瞳孔梯度上界pupilg，林麝瞳孔灰度上界pupilmax，林麝虹膜最大梯度irisg＝Xmax，林麝虹膜灰度的上界irismax＝Ymax和林麝虹膜灰度下界irismin＝Ymin；S4、对S3所述上下界参数进行修正，即，林麝瞳孔梯度上界pupilg修正为pupilg+0.5，林麝瞳孔灰度上界pupilmax修正为pupilmax+10，林麝虹膜最大梯度irisg修正为irisg+0.5；S5、对林麝虹膜外边界精确定位，具体为：去除图像中大于irisg、irismax的点，去除S2所述图像I3中小于irismin的点，运用sobel算子，检测边缘点，用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到精确的虹膜外边界；S6、对林麝虹膜内边界粗定位，具体步骤为：S61、去除S1所述林麝虹膜灰度图I中虹膜外边界以外的部分，得到图像I4；S62、去除S61所述图像I4中大于S4所述修正后的pupilg的点，去除图像I9中大于S4所述修正后的pupilmax的点，得到图像I5；S63、对S62所述图像I5进行闭开运算，得到图像I6；S64、利用中值滤波滤除S63所述图像I6噪声部分，检测滤波后的图像I6的边缘点，用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到粗略的虹膜内边界；S7、对林麝虹膜内边界精确定位，包括：S71、去S61所述图像I4中虹膜内边界粗定位边界以外的部分，得到图像I7；S72、对I7的梯度图像Grad7，采用局部拉伸，增强Grad7的对比度，得到图像Grad7hance；S73、对Grad7hance进行闭、开运算，得到图像I8；S74、对图像I8进行中值滤波滤除噪声，求得最大联通部分，得到图像I9；S75、检测图像I9的边缘点，并用最小二乘法拟合出边界椭圆，得到精确的虹膜内边界。...

【技术特征摘要】
1.林麝虹膜定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对林麝虹膜图像的灰度图进行高斯滤波处理，得到去噪后的林麝虹膜灰度图I；
S2、对林麝虹膜外边界粗定位，得到图像I3；
S3、计算林麝虹膜上下界参数，包括：林麝瞳孔梯度上界pupilg，林麝瞳孔灰度上界
pupilmax，林麝虹膜最大梯度irisg＝Xmax，林麝虹膜灰度的上界irismax＝Ymax和林麝虹
膜灰度下界irismin＝Ymin；
S4、对S3所述上下界参数进行修正，即，林麝瞳孔梯度上界pupilg修正为pupilg+0.5，
林麝瞳孔灰度上界pupilmax修正为pupilmax+10，林麝虹膜最大梯度irisg修正为irisg+
0.5；
S5、对林麝虹膜外边界精确定位，具体为：去除图像中大于irisg、irismax的点，去除S2
所述图像I3中小于irismin的点，运用sobel算子，检测边缘点，用最小二乘法拟合出边界椭
圆，得到精确的虹膜外边界；
S6、对林麝虹膜内边界粗定位，具体步骤为：
S61、去除S1所述林麝虹膜灰度图I中虹膜外边界以外的部分，得到图像I4；
S62、去除S61所述图像I4中大于S4所述修正后的pupi...

【专利技术属性】
技术研发人员：范明钰，李林，王光卫，王建明，蔡永华，吴杰，戴晓阳，王成旭，
申请(专利权)人：电子科技大学，四川养麝研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51