图像质量的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种图像质量的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及图像识别技术领域。该方法包括：获取目标对象的眼部图像，其中的虹膜特征用于对目标对象进行身份识别；对眼部图像进行虹膜检测得到虹膜分割图像，其中包括与虹膜区域对应的第一像素点和与其他眼部区域对应的第二像素点；对虹膜分割图像进行边缘检测，并对第一像素点和第二像素点进行二值化处理；其中虹膜区域中虹膜纹理对应的第一像素点取第一像素值，虹膜背景对应的第一像素点取第二像素值，第二像素点取第二像素值；将取第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于目标像素点指示的信息量确定眼部图像中虹膜纹理的质量识别结果，提高了质量识别结果的可靠性。果的可靠性。果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
图像质量的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及图像识别
，特别涉及一种图像质量的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]虹膜支付是一种新兴的支付方式，它利用人眼的虹膜特征来识别用户身份，从而实现安全的支付。虹膜支付的出现，为消费者提供了一种更加安全、便捷的支付方式，可以有效防止盗刷等安全问题，提高支付的安全性。因此，虹膜支付在当今社会具有重要的意义，可以为消费者提供更安全、更便捷的支付方式。虹膜纹理的丰富度对虹膜识别的成功与否至关重要。虹膜纹理的丰富度越高，虹膜识别的准确性就越高，从而提高支付的成功率。
[0003]相关技术中，基于对人眼图像的清晰度、对比度等进行打分，实现对虹膜纹理质量的衡量。
[0004]然而，上述方法是通过人眼图像的整体图像特征间接衡量虹膜纹理质量，可靠性较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种图像质量的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品，能够确定图像的质量。所述技术方案如下。
[0006]一方面，提供了一种图像质量的确定方法，所述方法包括：
[0007]获取目标对象的眼部图像，所述眼部图像中的虹膜特征用于对所述目标对象进行身份识别；
[0008]对所述眼部图像进行虹膜检测，得到虹膜分割图像，所述虹膜分割图像中包括与虹膜区域对应的第一像素点和与其他眼部区域对应的第二像素点；
[0009]对所述虹膜分割图像进行边缘检测，并对所述第一像素点和所述第二像素点进行二值化处理；其中，所述虹膜区域中虹膜纹理对应的第一像素点取第一像素值，虹膜背景对应的第一像素点取第二像素值；所述第二像素点取所述第二像素值；
[0010]将取所述第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于所述目标像素点指示的信息量确定所述眼部图像中所述虹膜纹理的质量识别结果，其中，所述目标像素点指示的信息量与所述质量识别结果之间呈正相关关系。
[0011]另一方面，提供了一种图像质量的确定装置，所述装置包括：
[0012]图像获取模块，用于获取目标对象的眼部图像，所述眼部图像中的虹膜特征用于对所述目标对象进行身份识别；
[0013]虹膜检测模块，用于对所述眼部图像进行虹膜检测，得到虹膜分割图像，所述虹膜分割图像中包括与虹膜区域对应的第一像素点和与其他眼部区域对应的第二像素点；
[0014]边缘检测模块，用于对所述虹膜分割图像进行边缘检测，并对所述第一像素点和所述第二像素点进行二值化处理；其中，所述虹膜区域中虹膜纹理对应的第一像素点取第
一像素值，虹膜背景对应的第一像素点取第二像素值；所述第二像素点取所述第二像素值；
[0015]质量确定模块，用于将取所述第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于所述目标像素点指示的信息量确定所述眼部图像中所述虹膜纹理的质量识别结果，其中，所述目标像素点指示的信息量与所述质量识别结果之间呈正相关关系。
[0016]另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的图像质量的确定方法。
[0017]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的图像质量的确定方法。
[0018]另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的图像质量的确定方法。
[0019]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0020]通过获取目标对象的眼部图像，将眼部图像中的虹膜特征对目标对象进行身份识别，通过对眼部图像进行虹膜检测，得到虹膜分割图像，其中包括与虹膜区域对应的第一像素点和与其他眼部区域对应的第二像素点，实现了对眼部图像中虹膜区域与其他眼部区域的区分，通过对虹膜分割图像进行边缘检测，并对第一像素点和第二像素点进行二值化处理，其中，虹膜区域中虹膜纹理对应的第一像素点取第一像素值，第二像素点以及虹膜背景对应的第一像素点取第二像素值，实现了对虹膜区域中虹膜纹理的量化处理，即，使得取第一像素值的第一像素点能够直观地指示眼部图像中虹膜纹理包含的信息量，从而确定眼部图像中虹膜纹理的质量，通过将取第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于目标像素点指示的信息量确定眼部图像中虹膜纹理的质量识别结果，其中目标像素点指示的信息量与质量识别结果之间呈正相关关系，基于目标像素点指示的信息量直接衡量眼部图像中虹膜纹理的质量，提高了质量识别结果的可靠性，进而提高了身份识别的效率。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图；
[0023]图2是本申请一个示例性实施例提供的图像质量的确定方法的流程图；
[0024]图3是本申请一个示例性实施例提供的获取眼部图像的示意图；
[0025]图4是本申请一个示例性实施例提供的虹膜检测示意图；
[0026]图5是本申请一个示例性实施例提供的二值化处理示意图；
[0027]图6是本申请一个示例性实施例提供的虹膜检测方法流程图；
[0028]图7是本申请一个示例性实施例提供的虹膜分割图像示意图；
[0029]图8是本申请一个示例性实施例提供的虹膜检测模型的训练方法流程图；
[0030]图9是本申请一个示例性实施例提供的眼部图像获取方法流程图；
[0031]图10是本申请一个示例性实施例提供的身份识别方法流程图；
[0032]图11是本申请一个示例性实施例提供的图像质量的确定装置的结构框图；
[0033]图12是本申请一个示例性实施例提供的图像质量的确定装置模块的结构框图；
[0034]图13是本申请一个示例性实施例提供的终端的结构框图。
具体实施方式
[0035]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0036]应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像质量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的眼部图像，所述眼部图像中的虹膜特征用于对所述目标对象进行身份识别；对所述眼部图像进行虹膜检测，得到虹膜分割图像，所述虹膜分割图像中包括与虹膜区域对应的第一像素点和与其他眼部区域对应的第二像素点；对所述虹膜分割图像进行边缘检测，并对所述第一像素点和所述第二像素点进行二值化处理；其中，所述虹膜区域中虹膜纹理对应的第一像素点取第一像素值，虹膜背景对应的第一像素点取第二像素值；所述第二像素点取所述第二像素值；将取所述第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于所述目标像素点指示的信息量确定所述眼部图像中所述虹膜纹理的质量识别结果，其中，所述目标像素点指示的信息量与所述质量识别结果之间呈正相关关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述虹膜分割图像进行边缘检测，并对所述第一像素点和所述第二像素点进行二值化处理，包括：基于所述虹膜分割图像中相邻像素点的像素值之间的差异进行边缘检测，确定所述虹膜纹理对应的第一像素点和所述虹膜背景对应的第一像素点；将所述虹膜纹理对应的第一像素点像素值调整为所述第一像素值；将所述虹膜背景对应的第一像素点像素值和所述第二像素点像素值调整为所述第二像素值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述虹膜分割图像中相邻像素点的像素值之间的差异进行边缘检测，确定所述虹膜纹理对应的第一像素点和所述虹膜背景对应的第一像素点，包括：确定所述虹膜区域中第一像素点与相邻像素点之间的像素差值；将所述像素差值达到差异阈值的第一像素点确定为所述虹膜纹理对应的第一像素点；将所述像素差值小于所述差异阈值的第一像素点确定为所述虹膜背景对应的第一像素点。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将取所述第一像素值的第一像素点作为目标像素点，并基于所述目标像素点指示的信息量确定所述眼部图像中所述虹膜纹理的质量识别结果，包括：将取所述第一像素值的第一像素点作为所述目标像素点，并基于所述目标像素点的数量确定所述质量识别结果，所述目标像素点的数量与所述质量识别结果呈正相关关系；或者，将取所述第一像素值的第一像素点作为所述目标像素点，并基于所述目标像素点的复杂度确定所述质量识别结果，所述目标像素点的复杂度与所述质量识别结果呈正相关关系，所述目标像素点的复杂度用于表示所述目标像素点的像素值与所述虹膜区域中平均像素值之间的差异。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标像素点的数量为第一数量；所述基于所述目标像素点的数量确定所述质量识别结果，包括：基于所述第一数量从预设的质量对照表中确定所述质量识别结果，所述质量对照表中包括所述第一数量与所述质量识别结果之间的对应关系；或者，
通过预设的算法将所述第一数量转换为所述质量识别结果。6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述对所述眼部图像进行虹膜检测，得到虹膜分割图像，包括：对所述眼部图像进行虹膜检测，确定所述虹膜区域和所述其他眼部区域；对所述虹膜区域进行反光点识别，将所述虹膜区域中像素值高于反光像素阈值的像素点确定为虹膜反光像素点；将所述虹膜区域中除所述虹膜反光像素点以外的像素点作为所述第一像素点，并将所述虹膜反光像素点和所述其他眼部区域中的像素点作为所述第二像素点；将所述眼部图像中所述第二像素点的像素值调整为所述第二像素值，得到所述虹膜分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：季家桢，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：