一种虹膜图像预处理方法

摘要

一种虹膜图像预处理方法，包括以下步骤：(1)提取虹膜图像中的红外灯像；(2)计算出反射成像灯光光圈的大小以及中心位置；(3)对照明灯光反射像区域进行低灰度填充；(4)对光圈中心为中心，选取周围一定范围内的图像作为包含瞳孔的局部图像；(5)精确定位内边界；(6)精确定位虹膜边界；(7)非线性归一化虹膜区域；首先计算出虹膜的扩展比，利用扩展比确定量化间隔，然后将不规则环形区域归一化为规则矩形区域。本发明不会受到光源光斑以及眼睑和睫毛遮挡的影响，产生错误的定位，算法稳健性强。计算速度快，能够实时处理虹膜图像的归一化过程。

主权项

1.一种虹膜图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)：提取虹膜图像中的红外灯像；红外灯像是红外照明灯在虹膜图像中的镜像，属于虹膜图像中的较明显干扰，需要予以抑制，利用Sobel梯度算子计算图像的梯度，并采用百分比阈值分割法，在此百分比取为95％，得到梯度较大的区域Bw_grad，接着对灰度图像进行百分比阈值分割，百分比取为90％，得到灰度较高区域Bw_gray，红外灯区域为Bw_grad&Bw_gray，也就是将同时具有较大梯度以及高亮灰度区域作为照明灯光反射成像区域；(2)：计算出反射成像灯光光圈的大小以及中心位置；利用先验知识，可知红外灯光反射像在图像中近似排列在一个圆上，且半径的范围大概范围已知，我们可以通过第一步得到的红外灯的位置，求取出红外灯反射像的中心以及光环的大小；(3)：对照明灯光反射像区域进行低灰度填充；选取灰度值3％阈值对照明灯光的反射像区域进行填充，进过此次填充可以消除灯光像的干扰，使得瞳孔区域变成连贯的低灰度区域；(4)：对光圈中心为中心，选取周围一定范围内的图像作为包含瞳孔的局部图像，然后对局部图像求取梯度，得到梯度图像并计算局部梯度图像的零至二阶矩，然后利用零阶矩和一阶矩来粗略估计的圆心和半径；$\bar{x}=\frac{m_{10}}{m_{00}},$$\bar{y}=\frac{m_{01}}{m_{00}},$$r=\sqrt{\frac{m_{20}+m_{20}-m_{10}^2-m_{01}^2}{m_{00}}};$(5)：精确定位内边界；以第四步计算得到的估计内圆参数做一个圆，在此圆附近寻找圆心向外发散方向上梯度最大值点作为候选边界点，并通过高阶多项式进行拟合边界点的位置即可得到精确的瞳孔边界，瞳孔边界不一定是圆，也有可能是各种近似圆的非规则曲线；(6)：精确定位虹膜边界；这里将虹膜外边界近似建模为一个圆，其圆心初始值设为而且由于外边界半径大小以及红外灯反射像光圈大小都和虹膜探测器之间的距离成反比关系，因而虹膜图像的外圆半径大小与照明光圈大小成强正相关，相关系数较为稳定，通过第二步提取的光圈大小乘以系数即可得到外边界半径的值域范围，然后再分为两步完成，第一步将原图像进行隔行隔列抽取，将原图缩小为四分之一大小，用快速微积分算子搜索以内圆圆心和初始外圆半径构成的三维空间一个较小邻域内的极值点，然后再在原图中，搜索第一步得到的极值点周围一个较小邻域内的极值点作为精确定位的外圆坐标；(7)：非线性归一化虹膜区域；首先计算出虹膜的扩展比，利用扩展比确定量化间隔，然后将不规则环形区域归一化为规则矩形区域。