基于灰度差分和脊线检测算子的虹膜裂缝检测.pdf

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1、第３７卷第１０期仪器仪表学报Ｖｏｌ３７Ｎｏ１０２０１６年１０月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＯｃｔ．２０１６基于灰度差分和脊线检测算子的虹膜裂缝检测１１，２１苑玮琦，张波，刘笑楠（１．沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳１１０８７０；２．沈阳化工大学计算机科学与技术学院沈阳１１０１４２）摘要：虹膜裂缝是用于虹膜识别的特定形状虹膜纹理之一。为了解决在复杂背景下提取裂缝特征的问题，在对虹膜裂缝特征进行分析的基础上，提出了一种虹膜裂缝检测方法。首先用灰度差分模板得到裂缝纹理候选区域，并根据裂缝的先验知识筛选裂缝候选像

2、素，在原图上分割成小区域；其次，采用脊线检测算子在小区域范围内对各种纹理进行检测；最后在二值化图像上计算该区域能量密度，排除非裂缝纹理，实现裂缝纹理的检测。该方法在图库中人工标定的１２０１处裂缝中检测正确检出率达到９４．０９％。实验结果表明，本文方法在不需要手动去掉卷缩轮内区域的情况下，能够在多种虹膜纹理并存的复杂背景下检测出虹膜裂缝纹理。关键词：虹膜裂缝；灰度差分；脊线检测算子；能量密度中图分类号：ＴＰ３９１．４１ＴＨ７８６文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．４０Ｉｒｉｓｃｒａｃｋｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｒａｙｌｅｖｅｌｄｉｆｆｅｒｅ

3、ｎｃｅａｎｄｒｉｄｇｅｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ１１，２１ＹｕａｎＷｅｉｑｉ，ＺｈａｎｇＢｏ，ＬｉｕＸｉａｏｎａｎ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８７０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１４２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｒｉｓｃｒａｃｋｉｓ

4、ｏｎｅｏｆｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃｓｈａｐｅｉｒｉｓｔｅｘｔｕｒｅｓｔｈａｔｃａｎｂｅｕｓｅｄｉｎｉｒｉｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈｏｗｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｉｒｉｓｃｒａｃｋｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ａｎｉｒｉｓｃｒａｃｋｔｅｘｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｒｉｓｃｒａｃｋｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｇｒａｙｌｅｖｅｌｄｉｆｆｅｒｅｎ

5、ｃｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｃｒａｃｋｔｅｘｔｕｒｅｒｅｇｉｏｎ，ｔｈｅｎｔｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｃｒａｃｋｐｉｘｅｌｓａｒｅｓｃｒｅｅｎｅｄｏｕｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｉｏｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｔｈｅｃｒａｃｋｓ．Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｉｍａｇｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｍａｌｌｂｌｏｃｋｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｒｉｄｇｅｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｖａｒｉｏｕｓｔｅｘｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｓｍａｌｌｂｌｏｃｋｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｅｎｓｉｔｉ

6、ｅｓｏｆｔｈｅｂｌｏｃｋｓｏｎｔｈｅｂｉｎａｒｉｚｅｄｉｍａｇｅａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ；ｔｈｅｎｏｎｃｒａｃｋｔｅｘｔｕｒｅｓａｒｅｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｃｒａｃｋｔｅｘｔｕｒｅｓａｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅ１２０１ｃｒａｃｋｓｔｈａｔｗｅｒｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙｍａｒｋｅｄｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｇａｌｌｅｒｙ；ａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓ９４．０９％．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｉｔｈｏｕｔａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈ

7、ｅｃｏｌｌａｒｅｔｔｅｒｅｇｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｄｅｔｅｃｔｔｈｅｉｒｉｓｃｒａｃｋｔｅｘｔｕｒｅｓｆｒｏｍｔｈｅｖｉｓｉｂｌｅｉｒｉｓｉｍａｇｅｗｉｔｈｃｏｍｐｌｅｘｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅｔｅｘｔｕｒｅｃｏｅｘｉｓｔｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｒｉｓｃｒａｃｋ；ｇｒａｙｌｅｖｅｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ；ｒｉｄｇｅｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒ；ｅｎｅｒｇｙｄｅｎｓｉｔｙ方法，传统的虹膜识别算法集中在利用滤波器或信号变［１６］１引言换的手段表述虹膜纹理，或者利用空间域灰度信息提取纹理特征，但这类方

8、法对特定形状的虹膜纹理特征的虹膜纹理呈现出多样性，具有良好的个体差