一种虹膜定位方法及虹膜识别系统技术方案

本发明专利技术涉及生物识别技术领域，公开了一种虹膜定位方法及虹膜识别系统，本发明专利技术是基于数学形态学、Ｒａｄｏｎ变换（拉东变换）、ｃａｎｎｙ算子（砍尼算子）和ｈｏｕｇｈ变换（霍夫变换），该算法可分为内边缘和外边缘的定位。首先内边缘的定位是基于直线检测的灰度投影方法，采用数学形态学原理对二值化后的图像进行处理，以去除噪声的干扰；外边缘的定位则先利用数学形态学原理对虹膜图像进行处理，然后采用Ｒａｄｏｎ变换检测上、下眼睑去除干扰，最后采用ｃａｎｎｙ算法提取边缘和ｈｏｕｇｈ变换检测虹膜的外边缘，这样可以避免大面积的盲目搜索，从而提高定位速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及的是一种虹膜定位方法及虹膜识别系 统。
技术介绍
用于身份识别的生物特征包括生理特征和行为特征两个方面，生理特征有手形、指 纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于以上这些特 征，已经发展了指纹识别、人脸识别、语音识别、签名识别和虹膜识别等多种生物识别技术。虹膜身份识别技术是一种近年来新兴的生物识别技术。相对于以往的各种生物识 别技术所利用的生物特征，将虹膜应用于生物识别具有高独特性、高稳定性和高防伪性等 特点。基于虹膜特征的身份认证系统从逻辑上包括两大阶段，即注册阶段和认证阶段。 在注册阶段，首先要对所有合法用户的虹膜图像进行采集、预处理、特征提取等过程，而后 将得到虹膜特征信息与用户的姓名或标识(ID)联系起来存储到数据库中，创建用户信息 模板。在认证阶段，与注册过程一样要经过一系列的处理后，获取用户的虹膜特征信息，然 后再与事先注册过的虹膜数据库模板进行匹配，以验证用户的身份信息做出最后的决策。通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能仅仅包含虹膜，往往还有眼睛的其他部 分，比如眼睑、睫毛、巩膜等，而且在高度非侵犯性系统中，由于对被试者不做要求，虹膜在 图像中的位置与大小都会发生变化。因此，在进行虹膜识别之前，必须首先对虹膜图像进行预处理。虹膜图像预处理主 要包括图像的平滑滤波、虹膜区域定位、归一化和增强。平滑滤波的主要目的是为了减少噪 声干扰，一般采用中值滤波来处理。虹膜定位旨在从人眼图像中确定虹膜的大小和位置；将已定位的圆环状虹膜展开 成统一大小的矩形，即为虹膜图像的归一化，其主要目的就是为了消除尺度、平移等操作对 后续处理的影响，同时统一大小也更方便特征编码与匹配。图像增强的目的是为了提高图 像的质量，如提高图像的清晰度和对比度等。用于虹膜认证的人眼图像通常具有以下两个特点一是内外边界的边缘强度很 高；二是内外边界都近似成圆形，但并不同心。现有的虹膜定位算法大多都是根据这两个特 点用两个不同心的圆近似表示内外边界的，也就是说虹膜定位的主要内容就是确定内外边 界圆的圆心坐标和半径。但是现有技术中，在预处理阶段采用的定位算法普遍存在定位速度慢，准确率不 够高的问题。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种虹膜定位方法及虹膜识别系统，旨在快速准确的定位4虹膜的内圆和外圆位置，极大的提高了定位效率；且其定位速度快，定位效果好；同时在模 式匹配过程中缩短匹配时间，提高整个系统的运行效率。本专利技术的技术方案如下一种虹膜定位方法，其包括虹膜内边缘定位和虹膜外边缘定位，其中，所述虹膜外 边缘定位包括以下步骤S81 采用形态学的开闭运算对滤波后的人眼图像进行减少噪声干扰处理；S82 采用Radon变换检测出上、下眼睑的位置；S83 利用Carmy算子检测出水平信息边缘点，得到二值边缘图像；S84 将内圆参数作先验信息，再利用Hough变换类圆检测特性确定外圆的圆心和半径。所述的虹膜定位方法，其中，所述虹膜内边缘定位包括以下步骤S71 利用人眼图像库中的虹膜灰度分布规律，对虹膜图像进行二值化处理，得到 二值虹膜图像；S72 对得到的二值虹膜图像取反，采用形态学运算去除噪声；S73:对经形态学处理后的二值图像再次取反，采用灰度投影法对内圆中心进行初 始定位；S74 采用校正点校正法校正内圆参数得到内圆的圆心和半径。所述的虹膜定位方法，其中，所述步骤S73包括以下步骤S731、用函数f(x，y)表示二值虹膜图像，并用如下公式(1)表示/&) = Σ/(Χ，力八力=Σ/(υ)“、计算其在χ方向和y方向的灰度值投影；S732、设瞳孔的近似中心位置为(Xq，y0)，即f (x0) = min (f (χ))f (x0) = min(f (y))S733、求得的(X(1，y0)为极坐标原点进行坐标变换，得到内圆中心初始定位。所述的虹膜定位方法，其中，所述步骤S74包括以下步骤S741、将虹膜图像在极坐标形式下展开，并沿横轴方向，从起点开始每隔1/4个横 轴长度取一个采样点；每个采样点分别对应直角坐标系中x、y轴的正反方向；S742、在每个采样点左右两侧相距固定长度处各取一个点作为校正点，分别得到 四个采样点的三个边缘长度，以三个边缘长度的平均值作为每个采样点的度量值，分别用 rl、r2、r3、r4 表示；S743、对三个边缘长度进行比较，若其中某一个边缘长度与其它的两个差距比较 大，则可将这个边缘长度值看作是一个误测量值，同时将其它两个测量值的平均值替换为 新的测量长度；S744、变换调整规则可采用如下公式(3)表示(Xi, Yi) = ( (Xh+ (r「r3) /2)，(yj (r2-r4) /2))(3)5其中，i为迭代次数，直至相邻迭代的差距小于一个像素时终止迭代，得到虹膜内 边缘的中心位置和半径r = (Γι+Γ3)/2 ；S745、求解三个参数确定(Xi，r)，得到虹膜内边缘内圆的圆心和半径。一种虹膜识别系统，其包括依次连接的虹膜图像获取模块、虹膜图像预处理模块、 特征设计与编码模块、模式匹配模块、虹膜数据库，其特征在于，所述虹膜图像预处理模块 包括内圆定位子模块和外圆定位子模块，所述外圆定位子模块包括依次连接的第二形态学 运算单元、Radon变换单元、边缘点检测单元、外圆圆心初始点位单元，以及逐点搜索单元所述第二形态学运算单元，用于采用形态学的开闭运算对滤波后的人眼图像进行 减少噪声干扰处理；所述Radon变换单元，用于采用Radon变换检测出上、下眼睑的位置；所述边缘点检测单元，用于采用Carmy算子检测出水平信息边缘点，得到二值边 缘图像；所述外圆圆心初始点位单元，用于通过运用内圆的定位信息作为先验知识，确定 外圆圆心位置搜索区域；所述逐点搜索单元，用于利用Hough变换的类圆检测特性，搜索外圆圆心位置及半径。所述的虹膜识别系统，其中，所述内圆定位子模块包括依次连接的虹膜图像二值 化单元、第一形态学运算单元、瞳孔中心初始定位单元、校正点单元所述虹膜图像二值化单元用于根据这一虹膜灰度分布特点，先对虹膜图像进行二 值化，得到的二值图像是包括瞳孔和部分眼睫毛；所述形态学运算模块用于采用形态学的腐蚀和膨胀去除噪声；所述瞳孔中心初始定位单元用于对处理后的二值图像再次取反，采用灰度投影法 对瞳孔中心进行初始定位；所述校正点单元用于采用校正点校正法校正内圆参数得到内圆的圆心和半径。本专利技术的有益效果本专利技术所提出的虹膜定位方法及虹膜识别系统，是基于数学 形态学、Radon变换、canny算子和hough变换，该算法可分为内边缘和外边缘的定位。首先 内边缘的定位是基于直线检测的灰度投影方法，采用数学形态学原理对二值化后的图像进 行处理，以去除噪声的干扰；外边缘的定位则先利用数学形态学原理对虹膜图像进行处理， 然后采用Radon变换检测上、下眼睑去除干扰，最后采用carmy算法提取边缘和hough变换 检测虹膜的外边缘，这样可以避免大面积的盲目搜索，从而提高定位速度。并具有如下优占.1、对虹膜外边界定位要考虑到眼睑和睫毛的影响，同时也要考虑虹膜区域的纹理 被误认为是边界而造成的影响。本专利技术中所述的方法中将采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种虹膜定位方法，其包括虹膜内边缘定位和虹膜外边缘定位，其特征在于，所述虹膜外边缘定位包括以下步骤：Ｓ８１：采用形态学的开闭运算对滤波后的人眼图像进行减少噪声干扰处理；Ｓ８２：采用Ｒａｄｏｎ变换检测出上、下眼睑的位置；Ｓ８３：利用Ｃａｎｎｙ算子检测出水平信息边缘点，得到二值边缘图像；Ｓ８４：将内圆参数作先验信息，再利用Ｈｏｕｇｈ变换类圆检测特性确定外圆的圆心和半径。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王娜，王运金，李霞，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]