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第卷第期计算机应用研究..
年月.
一种新的虹膜图像配准算法术
李星野,刘新亮
上海理工大学管理学院,上海
摘要:提出了新的虹膜配准算法。该算法以虹膜外边界为基准,对虹膜图像的平移和伸缩进行校正。在较好
保持虹膜纹理特征分布的前提下,快速有效地得到了虹膜的矩形展开。仿真实验证明,使用该算法预处理虹膜
图像,可以获得较好的分类效果。算法为虹膜识别及相关研究提供了新思路。
关键词:虹膜;配准;分类
中图分类号:. 文献标志码: 文章编号:———

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虹膜识别过程包括图像采样、预处理、特征提取和模式识性获得显著提高。该算法简单迅速,并且最大限度地减少了睫
别。采样过程一般由硬件实现,而预处理、特征提取和模式识毛、眼睑等的影响。
别则往往是通过软件实现。其中预处理过程首先进行虹膜的
精确定位、分割与提取,然后通过适当的配准和变换将虹膜图虹膜图像的定位
像展开为矩形图像,至此预处理完成。。将环形的虹膜图像
虹膜是位于黑色瞳孔与白色巩膜之间的环状组织,其内外
转换为矩形是特征提取的需要,因为变换或小波变换
边缘经拟合可看做圆形。通常情况下其内外圆环并不是同心
可以很方便地获得矩形图像的纹理特征在不同频率或尺度上的,所以要对其内外边界分别进行定位图。
的能量分布,而这个能量分布的差别足以区分绝大多数虹膜。虹膜的内边界就是瞳孔的边界。由于瞳孔的灰度值远小
也就是说根据这个能量分布构造的分类器能够实现满足大多于其周围眼组织的灰度值,且其像素点分布密集,有利于分割。
数需要的虹膜识别。事实上,这里存在计算量和分类效果之间依据虹膜图像的直方图图,使用闽值分割方法对图像进行
的折中问题。二值化,从而将瞳孔从图像中分离。
在预处理过程中,虹膜的精确定位和矩形展开是比较关虹膜的外边界,即虹膜同巩膜的边界。首先采用算
键的两个步骤。虹膜的内边界定位相对容易,使用虹膜的灰子对虹膜图像进行初步的轮廓勾勒。待该算子将虹膜的外边
度直方图就可以实现;虹膜的外边界定位要复杂得多,目前界呈现出来以后,使用变换来精确得到虹膜外边界的有
的流行做法是用算子结合变换实现。虹膜的矩效数据。因为变换是全局搜索算法,所以遴选出来的虹
形展开会对虹膜的分类效果产生直接影响,好的展开算法应膜外边界是全局最优的。
该在适当的计算复杂度下较好地保持虹膜的纹理特征。文
由于该部分不是本文研究的重点,此处不再详述,具体实
献已对虹膜图像本身进行了初步配准操作,但其所构建
现参见文献~。最终定位结果如图所示。
的虹膜模型过于理想化,不实用。文献提出了第一、第二
圆心偏差校正模型分别应用于虹膜生理偏差和采样偏差两
种情况,但区分两种偏差的阈值需人为设定,使算法的自适
应程度降低。文献实现了虹膜图像的校正与展开,但配
准算法复杂,计算量大。
鉴于上述原因,本文提出了一种新的虹膜配准算法,消除图虹膜边界的
了虹膜图像因为平移和缩放而带来的影响,使虹膜识别的准确图原始虹膜图像图虹膜图像直方图定位图像
收稿日期:;修回日期: 基金项目:上海市自然科学基金资助项目;上海