專利名稱：一種基于圖像融合的虹膜光斑消除方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及模式識(shí)別、圖像融合、虹膜圖像預(yù)處理，特別是基于圖像融合的虹膜光 斑去除方法。
背景技術(shù)：
虹膜是整個(gè)人體中最為獨(dú)特的結(jié)構(gòu)之一，它是一種在眼睛中瞳孔內(nèi)的織物狀的各 色環(huán)狀物，每一個(gè)虹膜都包含一個(gè)獨(dú)一無二的基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、凹點(diǎn)、射 線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)。正是豐富的紋理和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)使虹膜具有了唯一性、穩(wěn)定 性、可采集性、難更改性、非侵犯性等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)使虹膜非常適合用于識(shí)別身份，也使虹 膜識(shí)別成為目前錯(cuò)誤率最低的生物特征身份識(shí)別技術(shù)。雖然目前已有很多的虹膜識(shí)別方 法，但是虹膜的非侵犯性卻給虹膜識(shí)別帶來了一些問題，其原因在于對(duì)于自動(dòng)的非侵犯性 虹膜識(shí)別系統(tǒng)來說，不應(yīng)對(duì)被采集者要求過高，就是說被采集者可以輕松隨意的使用識(shí)別 系統(tǒng)，這就要求虹膜識(shí)別系統(tǒng)在圖像獲取環(huán)節(jié)就考慮到各種可能出現(xiàn)的情況所造成的虹膜 圖像質(zhì)量不高問題。在各種低質(zhì)量的虹膜圖像中，由于光照因素造成的圖像上的光斑，一直 是虹膜圖像獲取過程中較難解決的問題之一。虹膜圖像上的光斑常因?yàn)橐韵虑闆r引起(1)采集者在系統(tǒng)前的位置不同，采集設(shè)備的輔助光源形成的光斑很難控制在瞳 孔內(nèi)；(2)被采集者佩戴眼鏡，眼鏡鏡片的反光(3)眼睛表面的液體反光。由于上述原因帶來的虹膜圖像上的光斑，引起了一定程度上的虹膜紋理特征的缺 失，從而影響紋理特征的提取，造成誤識(shí)錯(cuò)識(shí)，進(jìn)而影響虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確性。由于光照因素 造成的虹膜圖像上的光斑問題是影響非侵犯性的虹膜識(shí)別系統(tǒng)精確性、實(shí)用性的重要因素之一。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)由于光照因素造成的虹膜圖像上的光斑問題，提出一種基于 圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法，從而使非侵犯性的虹膜識(shí)別具有更高的準(zhǔn)確性和更低 的配合度以及更大的實(shí)用性。為實(shí)現(xiàn)上述目的，基于圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法，包括步驟虹膜圖像預(yù)處理；虹膜圖像配準(zhǔn)；光斑定位及圖像融合。本發(fā)明的虹膜圖像配準(zhǔn)采用SSDA方法進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)對(duì)齊，算法快速有效。本發(fā) 明采用sobel算子和hough變換定位光斑位置，使用圖像切割技術(shù)實(shí)現(xiàn)虹膜圖像的融合，消 除虹膜圖像上的光斑，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性。本發(fā)明可用于進(jìn)行身份識(shí)別諸多應(yīng)用系統(tǒng)中， 提高了系統(tǒng)的精確性和實(shí)用性。本發(fā)明對(duì)于硬件沒有特殊要求，而且不涉及復(fù)雜的計(jì)算，易于在實(shí)際的系統(tǒng)中使用。


圖1為兩幅光斑位于虹膜不同位置的樣本圖像；圖2為定位后的虹膜圖像；圖3為歸一化后的虹膜圖像；圖4為模板匹配示意圖；圖5為配準(zhǔn)對(duì)齊后的兩幅虹膜圖像；圖6為sobel算子定位光斑；圖7為融合后虹膜圖像。發(fā)明的
具體實(shí)施例方式一般來講，虹膜識(shí)別系統(tǒng)分為“硬件和軟件”兩大模塊虹膜圖像獲取裝置和虹膜 識(shí)別算法。虹膜識(shí)別算法包括三個(gè)主要步驟圖像預(yù)處理、特征提取和模式匹配。本發(fā)明提 出的方法將應(yīng)用于虹膜識(shí)別軟件模塊中的圖像預(yù)處理部分。本發(fā)明提出一種新穎、可靠的虹膜圖像光斑消除方法。目前，一般的虹膜識(shí)別方法 采用直接拋棄具有光斑的虹膜圖像的方法，本發(fā)明不同于這些方法，采用基于圖像融合的 方法消除虹膜圖像上的光斑。本發(fā)明的新穎性主要在于1)利用模板匹配法對(duì)兩幅虹膜圖 像歸一化展開后進(jìn)行配準(zhǔn)對(duì)齊，快速有效；2)消除光斑，避免虹膜圖像的紋理的缺失，提高 系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確性。本發(fā)明提出的基于圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法包含三個(gè)主要步驟1.虹膜圖像預(yù)處理虹膜圖像的預(yù)處理是虹膜識(shí)別中非常關(guān)鍵的一步，將直接影響識(shí)別的準(zhǔn)確率。預(yù) 處理主要包括圖像平滑、虹膜定位與提取、虹膜圖像的歸一化等過程。I .虹膜定位虹膜定位直接影響著虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確性，包括虹膜內(nèi)邊緣定位和外邊緣定位。本 發(fā)明根據(jù)虹膜圖像灰度特點(diǎn)，瞳孔的灰度比虹膜的灰度小的多，從而可以很容易的定位虹 膜的內(nèi)邊緣，進(jìn)而計(jì)算出瞳孔的中心和半徑。由于在虹膜圖像中常常有眼皮和睫毛的干擾， 而且虹膜和鞏膜之間的灰度梯度變化也不是明顯，因此外邊緣的定位較復(fù)雜。我們先對(duì)虹 膜圖像中值濾波，再用canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，用Hough變換擬合出虹膜外邊緣得到外邊 緣的中心和半徑。附圖2為虹膜定位結(jié)果。II .圖像歸一化在獲得了虹膜內(nèi)外圓參數(shù)后，我們發(fā)現(xiàn)瞳孔的圓心與虹膜的圓心并不完全重合， 但差距不大，因此對(duì)虹膜進(jìn)行分割時(shí)是以瞳孔的圓心作為圓心，采用極坐標(biāo)的方式將虹膜 展開成矩形，變換過程采用公式(1)X0 (p ) = X0+p cos( θ ) (1)Y0 (P ) = Yq+P sin( θ )其中，X0(P)和Y0 (P)分別表示在角度為Θ，長(zhǎng)度為ρ時(shí)的虹膜圖像坐標(biāo)；X。、 Y。表示瞳孔圓心坐標(biāo)；0彡θ彡360;當(dāng)P變化時(shí)，在θ e [0,2 π)上以一定的采樣率提 取特征點(diǎn)，采樣率不隨P變化?？紤]到在采樣點(diǎn)不是整數(shù)的情況下，采用雙線性插值的方法來解決這個(gè)問題。在環(huán)形道矩形圖片的歸一化后，還要將圖片縮放到統(tǒng)一的尺寸，以便進(jìn) 行下一步的圖像配準(zhǔn)，附圖3為展開歸一化后的虹膜圖像。2.圖像配準(zhǔn)對(duì)齊經(jīng)過對(duì)虹膜圖像預(yù)處理，我們得到歸一化展開成矩形的虹膜紋理圖像。要消除虹 膜上亮點(diǎn)需要將虹膜紋理圖像配準(zhǔn)對(duì)齊，定位亮點(diǎn)的位置并融合。由于在采集過程中虹膜圖像可能存在一定程度的旋轉(zhuǎn)等，從而引起位置偏差，因 此在虹膜圖像展開并且歸一化后，虹膜紋理一般而言是不能完全對(duì)齊的。這個(gè)問題給虹膜 圖像的融合帶來了麻煩，因此要進(jìn)行虹膜圖像融合之前，必須先將兩幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)對(duì)齊。 一般而言，圖像配準(zhǔn)有很多的方法，考慮到模板匹配方法對(duì)匹配圖像的紋理信息沒有限制， 所以本發(fā)明采用基于模板匹配的方法進(jìn)行兩幅圖像的配準(zhǔn)，算法快速高效。圖4為模板匹配方法示意圖，設(shè)模板T(m，η)疊放在搜索圖S上平移，模板大小為 mXn，i和j為模板位置的坐標(biāo)。被模板覆蓋的搜索圖像叫做子圖，SU(m，n)為這塊子圖的 左上角像點(diǎn)在S圖中的坐標(biāo)，稱為參考點(diǎn)。比較T(m，n)和Si'\m，η)，若兩者一致，則T(m， η)和SiIjOiun)之差為0，所以可以用公式(2)中的相關(guān)函數(shù)來衡量T(m，η)和Si^m,η)的 相似程度，
<formula>formula see original document page 5</formula>這里我們假設(shè)搜索圖S大小為MXN，且1 < i，j彡N-M+1。運(yùn)用這種方法進(jìn)行匹 配的計(jì)算量非常大，這是由于匹配時(shí)模板T (η，η)要做(N-M+1)次相似度計(jì)算，而且大部分 都是在非匹配點(diǎn)做的無用功，因此我們采用一種快速的匹配方法進(jìn)行匹配，即序貫相似度 檢測(cè)算法(SSDA)。具體配準(zhǔn)過程是首先在其中一幅圖像上選取1個(gè)模板，這個(gè)圖像稱之為標(biāo)準(zhǔn)圖 像，并記下這個(gè)模板的中心坐標(biāo)值。因?yàn)閮煞鶊D像是在歸一化之后進(jìn)行配準(zhǔn)，待測(cè)圖像與標(biāo) 準(zhǔn)圖像不存在角度、縮放等差異，匹配問題僅僅需要考慮平移相關(guān)問題，所以可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 圖像中的模板坐標(biāo)值，分別加減一定的數(shù)值作為搜索區(qū)間，由對(duì)應(yīng)的模板在此圖像上進(jìn)行 匹配，以減少不必要的匹配計(jì)算。采用SSDA算法進(jìn)行相似度計(jì)算，選取待測(cè)圖像中與模板 相似度最大的部分作為匹配區(qū)域。一般所取模板是矩形或正方形，根據(jù)模板4個(gè)角點(diǎn)處的 灰度和2個(gè)方向上的灰度梯度等特征，可以在待測(cè)圖像中迅速得到模板4個(gè)角點(diǎn)的匹配點(diǎn)， 即得到該模板的匹配區(qū)域。得到配準(zhǔn)參數(shù)后，將圖像進(jìn)行切割拼接，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，從而使 兩幅虹膜圖像對(duì)齊。圖5為配準(zhǔn)對(duì)齊后的兩幅虹膜圖像。3.光斑定位及圖像融合I .光斑定位兩幅圖像配準(zhǔn)對(duì)齊后，需要分別定位兩幅虹膜圖像中光斑的位置，大小和形狀。由 于亮點(diǎn)的相對(duì)于其他紋理位置灰度大，灰度梯度變化明顯，本發(fā)明選用sobel算子的方法， 進(jìn)行邊緣檢測(cè)，從而確定光斑的位置、形狀和大小，圖6為光斑定位結(jié)果。II .圖像融合幅圖像中光斑的位置確定后，利用圖像分割技術(shù)，用與光斑相同位置的另一副圖 像的相對(duì)應(yīng)位置的虹膜紋理圖像替換光斑位置的圖像內(nèi)容，由于光斑可能大小不同，在這里選取較大光斑的直徑為標(biāo)準(zhǔn)，從而形成一幅沒有光斑完整的虹膜圖像，圖7為融合后的 虹膜圖像。本發(fā)明提出一種基于圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法，本方法的優(yōu)點(diǎn)在于1.本方法充分利用虹膜圖像的特點(diǎn)，采取先預(yù)處理歸一化后再配準(zhǔn)的方法對(duì)虹膜 圖像進(jìn)行對(duì)齊。2.本方法創(chuàng)造性的運(yùn)用SSDA算法對(duì)歸一化展開后的虹膜圖像快速配準(zhǔn)并進(jìn)行圖像融合，融合成一幅消除了光斑的高質(zhì)量的虹膜圖像，算法快速高效。3.本方法利用圖像處理技術(shù)提高虹膜圖像質(zhì)量，降低對(duì)相應(yīng)硬件的要求。4.本方法對(duì)于虹膜獲取裝置沒有特殊的要求，而且不涉及復(fù)雜的計(jì)算，易于在實(shí) 際的系統(tǒng)中使用。綜上所述，本發(fā)明可以有效的消除虹膜圖像上的光斑，避免虹膜紋理的缺失，解決 了虹膜圖像獲取過程中由于光照因素造成的圖像質(zhì)量下降這個(gè)一直難以解決的問題，進(jìn)一 步使得非侵犯性的虹膜識(shí)別系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和更低的配合度以及更大的實(shí)用性。
權(quán)利要求
一種基于圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法，包括步驟虹膜圖像預(yù)處理對(duì)展開歸一化的虹膜圖像配準(zhǔn)；光斑定位及圖像融合。
2.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的虹膜圖像預(yù)處理包括步驟 圖像平滑；虹膜定位與提??； 虹膜圖像的歸一化。
3.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的虹膜圖像配準(zhǔn)包括步驟 其中一幅圖像上選取1個(gè)矩形模板；采用SSDA算法根據(jù)模板4個(gè)角點(diǎn)處的灰度和2個(gè)方向上的灰度梯度等特征，在待測(cè)圖 像中得到模板4個(gè)角點(diǎn)的匹配點(diǎn)，即得到該模板的匹配區(qū)域；得到配準(zhǔn)參數(shù)后，將圖像進(jìn)行切割拼接，進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，使兩幅虹膜圖像對(duì)齊。
4.按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述的光斑定位和圖像融合包括步驟用sobel算子的方法，進(jìn)行邊緣檢測(cè)，使用hough變換擬合光斑的邊緣，確定光斑的位 置、形狀和大小；利用圖像分割技術(shù)，用與光斑相同位置的另一副圖像的相對(duì)應(yīng)位置的虹膜紋理圖像替 換光斑位置的圖像內(nèi)容，選取較大光斑的直徑為標(biāo)準(zhǔn)，從而形成一幅沒有光斑完整的虹膜 圖像。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于圖像融合的虹膜圖像光斑消除方法，主要步驟包括虹膜圖像預(yù)處理；虹膜圖像配準(zhǔn)；光斑定位及圖像融合。本發(fā)明創(chuàng)造性的運(yùn)用SSDA算法對(duì)歸一化展開后的虹膜圖像配準(zhǔn)，算法快速高效。本發(fā)明采用sobel算子和hough變換定位光斑，使用圖像切割技術(shù)實(shí)現(xiàn)虹膜圖像的融合，消除虹膜圖像上的光斑，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性。本發(fā)明解決了虹膜圖像獲取過程中由于光照因素造成的圖像質(zhì)量下降這個(gè)一直難以解決的問題，進(jìn)一步使得非侵犯性的虹膜識(shí)別系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和更低的配合度以及更大的實(shí)用性。本發(fā)明可用于進(jìn)行身份識(shí)別諸多應(yīng)用系統(tǒng)中，提高了系統(tǒng)的精確性和實(shí)用性。本發(fā)明對(duì)于硬件沒有特殊要求，而且不涉及復(fù)雜的計(jì)算，易于在實(shí)際的系統(tǒng)中使用。
文檔編號(hào)G06K9/36GK101819626SQ20091011992
公開日2010年9月1日 申請(qǐng)日期2009年2月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月26日
發(fā)明者何歡, 何玉青, 侯雨石, 楊紅影 申請(qǐng)人:何玉青