虹膜图像分割算法研究

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1、分类号：TP391密级：公开研究生学位论文论文题目（中文）虹膜图像分割算法研究TheResearchofIrisSegmentation论文题目（外文）Algorithm研究生姓名任月庆学科、专业计算机科学与技术·计算机应用技术研究方向数字图像处理、生物识别技术学位级别硕士导师姓名、职称屈志毅教授论文工作起止年月2015年3月至2016年5月论文提交日期2016年5月论文答辩日期2016年5月学位授予日期2016年6月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论

2、文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部

3、分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：虹膜图像分割算法研究中文摘要虹膜图像分割是虹膜识别系统中极为重要的一部分，分割的准确度在很大程度上影响了虹膜识别系统的综合性能。就目前公开的关于虹膜图像分割的研究文献来看，对于非理想虹膜图像的分割仍然存在

4、或多或少的缺陷。一个优秀的虹膜图像分割算法应该具备抗干扰性强、计算效率高、分割准确度高等特点，在虹膜图像采集过程中由于复杂的采集环境，容易造成光线强度不一致、虹膜部分被眼睑遮挡、运动模糊、斜视或拍摄角度造成的虹膜离轴等等，一系列的干扰因素增加了完整分割虹膜区域的难度，对虹膜图像分割算法的性能也提出了更高的要求。完整的虹膜图像分割过程包括反光点填充、瞳孔边缘定位、虹膜外边缘定位、上下眼睑定位、睫毛和阴影的排除等步骤，本文针对虹膜图像分割算法，对现有模型进行改进与创新，提出新的模型以提高分割准确度，并以本文提出的分割算法构建虹膜识别

5、系统，来验证算法的有效性。本文主要工作总结如下：提出平均线性插值法进行反光点填充，利用反光点周围像素灰度值提供的信息来计算填充点的灰度值，距离填充点越近提供的信息分配权重越大，反之，分配权重越小。该方法相比固定的低灰度值填充更加合理有效。利用图像的Haar-like特征训练Adaboost分类器，用于虹膜图像感兴趣区域的提取。并利用CASIA-IrisV3-Lamp和LZU-Iris两个虹膜图库对构建的分类器进行测试，正检率分别为95.57%和98.26%。提出基于轮廓检测与局部调整的瞳孔中心粗定位方法。其中，提出一种基于

6、虹膜图像ROI灰度直方图累积的二值化方法用于瞳孔的分离。瞳孔中心坐标点的局部调整可在一定程度上克服瞳孔区域灰度重心偏移造成的定位偏差。提出一种新的瞳孔边缘点检测与筛选方法，使用最小二乘法对经过筛选的瞳孔边缘点进行椭圆拟合。改进了Hough变换用于虹膜外边缘的定位，通过缩小虹膜外边缘拟合圆的参数搜索空间来提高算法的效率。使用Canny算法检测眼睑边缘点，并使用最小二乘法拟合二次曲线来定位眼睑。以CASIA-IrisV3-Lamp虹膜图库为数据基础，构建基于本文提出的虹膜图像分割算法的虹膜识别系统，通过评估虹膜识别系统的性能指标

7、（FAR，FRR，ERR，ROC曲线）以及与公开研究文献实验结果对比来证明算法的有效性。本文构建的虹膜识别系统ERR=3.25%。I关键词：生物识别，虹膜识别，虹膜分割，Adaboost分类器，Hough变换IITheResearchofIrisSegmentationAlgorithmAbstractIrissegmentationplaysthemostimportantroleinanirisbiometricsystemanditsaccuracywillimpactthecomprehensiveperformance

8、ofthesystemtoalargeextent.Atpresent,thealgorithmsdescribedinopeningliteraturesaboutirissegmentationallmayhavemoreorlessdefects.Anex