一种改进的虹膜定位算法研究

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1、第30卷第6期武汉理工大学学报·信息与管理工程版Vo1．30No．62008年12月JOURNALOFWUT(INFORMATION&MANAGEMENTENGINEERING)Dec．2008文章编号：1007—144X(2008)06—0846—03一种改进的虹膜定位算法研究王虹，曾文(武汉理工大学信息工程学院，湖北武汉430070)摘要：虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节，定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像的灰度分布特点，首先对粗定位方法进行改进，包括在利用灰度投影方法粗定位瞳孔圆心及半径的基础，剪切出虹膜图像中包含

2、瞳孑L的图片，再利用灰度投影法对剪切图片进行粗定位瞳孔圆心及半径。其次对传统的Canny边缘检测算子进行改进，使其只在垂直方向上检测边缘，并结合Hough变换定位外边缘。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。关键词：虹膜定位；灰度投影；Canny边缘检测；Hough变换中图法分类号：TP391．41文献标志码：A目前，虹膜识别因其具有高度稳定性、惟一性为原虹膜图，虹膜是瞳孔和巩膜之间的环状部分，和非侵犯性等优点，成为生物特征识别技术中的内外边缘一般用圆来拟合，但是这两个圆的圆心一个研究热点。并不重合，需要分别定位。虹膜定位就是定位虹膜的内边缘(

3、瞳孔边瞳孔、虹膜和巩膜的灰度分布是有明显规律缘)和外边缘(巩膜边缘)。虹膜定位是虹膜识别的。一般而言，瞳孔灰度值比虹膜灰度值小，而虹预处理过程中非常重要的环节，它的结果决定了提取特征的有效性和编码的准确性，从而最终影响虹膜识别结果。通常采用粗定位和精定位相结合的两步虹膜一定位算法。粗定位过程中通常采用计算虹膜图像(a)(b)(c)水平方向和垂直方向上灰度和最小值(灰度投影法)的方法_】。J。这种粗定位方法可以减小虹膜内外圆精定位的搜索范围。但是这种投影法的缺■■■点也是很明显的，容易受到眼皮、睫毛、眉毛以及(d)(e)光照的影响，使得粗定位的瞳

4、孔圆心产生严重偏离。另外，通常采用的Canny检测算子结合Hough变换的虹膜外圆定位方法J，占用大量计■■一算空间，定位速度较慢。因此，笔者提出了一种改(g)(h)(i)进的定位算法：①在虹膜原图中剪切出包含瞳孔的图片，对剪切后的瞳孔图片采用灰度投影法粗图1虹膜定位完整过程(a)一原虹膜图；(b)一原虹膜图的直方图；(c)一定位瞳孔中心和半径。②对Canny算子进行改图像分割后的二值化瞳孔图；(d)一从虹膜原图中剪切进，使其只在垂直方向检测边缘。出来的瞳孔图；(e)一图(d)的Sobel边缘检测图；1改进的内圆粗定位(f)一传统的Canny边

5、缘检测结果；(g)一改进的Canny垂直边缘检测结果；(h)一图(g)去掉无用信息后的效虹膜定位的完整过程如图1所示。图1(a)果；(i)一图(a)的定位结果收稿13期：2008—06—14．作者简介：王虹(1962一)，女，湖北武汉人，武汉理工大学信息工程学院教授第30卷第6期王虹，等：一种改进的虹膜定位算法研究847膜灰度值比巩膜灰度值要小。睫毛和眉毛的灰度割的瞳孔准确率非常高，因为受睫毛和眉毛等影值较低，与瞳孔接近，甚至有些低于瞳孔的灰度响很／J、。值。瞳孔和虹膜之问的灰度差较大，因此，一般采与传统的灰度投影法粗定位方法相比，改进用阈值法

6、从整幅眼图中分离出瞳孔。的粗定位算法通过选取包含瞳孑L区域的图片，再内圆粗定位的目的是获取粗略的瞳孔圆心和利用灰度投影，即使在睫毛和眉毛影响比较严重半径，为精定位提供搜索范围。的情况下，也能得到较高的定位精度。瞳孔和虹膜之间的灰度差较大，通常使用的2虹膜内圆精定位灰度投影粗定位方法容易受到眼皮、睫毛、眉毛，以及光照的影响，使得粗定位的瞳孔圆心在某些瞳孔的圆心和半径大致确定后，就可以对内情况下会产生严重偏离。为克服此缺点，改进的圆进行精定位。粗定位算法首先粗略估计内圆圆心，然后从原图瞳孔和虹膜之间的边缘比较明显，因此可以中截取出包含瞳孔的图片，再

7、对这幅图片使用灰采用计算简单且快速的Sobel算子检测虹膜内边度投影法粗定位瞳孔圆心和半径。此瞳孔图片能缘。如图1(e)所示，检测的边缘信息基本上都是非常有效地减少噪声干扰，这种虹膜内边缘粗定有效的艟孔边缘点，噪声点非常少。由此可见，选位法的定位精度很高。改进的粗定位算法如下：取的瞳孔图片能非常有效地减少噪声。(1)作虹膜图像(见图l(a))的灰度直方图。得到虹膜内边缘边界后，可以采用Hough圆如图1(b)所示，可以看到3个波峰，分别对应虹检测投票策略得到虹膜内圆的圆心和半径。膜图像的3个区域：灰度值最小的那个波峰对应标准Hough变换(ST

8、H)是一种用于提取边缘着瞳孔区域，灰度值次大的波峰对应着虹膜区域，特征的简便而有效的方法，它能够提取直线、圆、灰度值最大的那个波峰对应着巩膜和眼睑。第