【技术实现步骤摘要】
一种基于仿射变换的虹膜视角矫正方法
[0001]本专利技术涉及图像矫正领域，尤其涉及一种基于仿射变换的虹膜视角矫正方法。
技术介绍
[0002]虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，目前正在蓬勃发展中。当瞳孔发生变形或虹膜采集设备采集到的图像出现虹膜图像偏转现象时，会大大降低基于计算机视觉的虹膜识别成功率。
[0003]中国专利公开号：CN112651389A公开了一种非正视虹膜图像的矫正模型训练、矫正、识别方法及装置，该训练方法包括：利用仿射变换参数对第一正视虹膜图像仿射变换，得到非正视虹膜图像；将第一正视虹膜图像、仿射变换得到非正视虹膜图像及仿射变换参数输入至深度卷积神经网络，得到仿射变换逆变换参数；利用训练得到的仿射变换逆变换参数对非正视虹膜图像进行仿射逆变换，得到矫正后的非正视虹膜图像；比对矫正后的非正视虹膜图像与第二正视虹膜图像，得到比对结果；计算比对结果与比对阈值的长度与训练得到的仿射变换逆变换参数和仿射变换逆变换参数的长度，以得到损失函数，训练深度卷积神经网络，得到非正视虹膜图...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于仿射变换的虹膜视角矫正方法，其特征在于，包括，S1，提取瞳孔边缘点，并对边缘点进行标号，生成集合；S2，根据边缘点确定畸坐标系的Y轴；S3，根据畸坐标系的Y轴确定所述畸坐标系的X轴；S4，根据畸坐标系的Y轴与X轴对虹膜图像进行校验，判定能否进行图像转换；S5,按照象限分布对虹膜图像分别进行转换，并对转换完成的图像进行拼接，生成校正后的虹膜图像;在进行虹膜视角矫正转换的过程中设置有控制模块，控制模块内设置矫正算法。2.根据权利要求1所述的基于仿射变换的虹膜视角矫正方法，其特征在于，所述控制模块将所述瞳孔边缘点集合中的各所述瞳孔边缘点进行标号，分别记为第1边缘点，第2边缘点，...，第n边缘点，将各瞳孔边缘点两两连接，并记录各连接线段的长度，生成线段长度集合L0，选取所述线段长度集合L0中的最大值L
i
‑
j
,所述最大值L
i
‑
j
所在的线段为所述畸坐标系的Y轴，向上方向为正，其中，L
i
‑
j
为第i边缘点与第j边缘点的连接线段长度，i∈{1,2，...，n
‑
1}，j∈{2,3，...，n}，且i＜j。3.根据权利要求2所述的基于仿射变换的虹膜视角矫正方法，其特征在于，所述控制模块根据所述Y轴将所述瞳孔边缘点集合分为两部分，分别记为第一区域与第二区域，矫正算法计算所述第一区域中各瞳孔边缘点分别到所述第i边缘点和所述第j边缘点的连接线段长度之和，得出第一区域的各瞳孔边缘点分别到第i边缘点和第j边缘点的连接线段长度之和的集合C1,C1={C
1,1
,C
1,2
,C
1,3
，...，C
1,(j
‑
i
‑
1)
}，其中，C
1,1
=L
（i+1）
‑
i+L（i+1）
‑
j
，C
1,2
=L
（i+2）
‑
i+L（i+2）
‑
j
，...C
1,(j
‑
i
‑
1)
=L
（j
‑
1）
‑
i+L（j
‑
1）
‑
j
，对比集合C1中的数值，选取最大值对应的瞳孔边缘点作为端点D1；矫正算法计算所述第二区域中各瞳孔边缘点分别到所述第i边缘点和所述第j边缘点的连接线段长度之和，得出第二区域的各瞳孔边缘点分别到第i边缘点和第j边缘点的连接线段长度之和的集合C2,C2={C
2,1
,C
2,2
,C
2,3
，...，C
2,(n
‑
j+i
‑
1)
}，其中，C
2,1
=L
（i
‑
1）
‑
i+L（i
‑
1）
‑
j
，C
2,2
=L
（i
‑
2）
‑
i+L（i
‑
2）
‑
j
，...C
2,i
‑1=L1‑
i
+L1‑
j
，C
2,i
=L
n
‑
i+Ln
‑
j
，C
2,i+1
=L
(n
‑
1)
‑
i+L(n
‑
1)
‑
j
...C
2,(n
‑
j+i
‑
1)
=L
（j+1）
‑
i+L（j+1）
‑
j
，对比集合C2中的数值，选取最大值对应的瞳孔边缘点作为端点D2；连接端点D1与端点D2，生成线段L
D1
‑
D2
,L
D1
‑
D2
所在的直线为畸坐标系的X轴,向右方向为正。4.根据权利要求3所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，
申请(专利权)人：慧眼识真北京电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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