[发明专利]基于块状纹理采样的虹膜图像数据库合成方法

说明书

技术领域

本发明属于模式识别技术领域，具体地涉及图像处理与生物特征识别技术。

背景技术

生活在一个高度信息化的现代社会，身份识别已经渗透到人们日常生活的每一个方面。生物识别技术作为新的一种身份识别技术，得到了越来越广泛的应用。基于虹膜的生物特征识别技术在过去的十几年间得到了迅速的发展。然而，由于目前公开虹膜图像数据库并不多，而且相对较小，而有些大规模的虹膜图像数据库仍然是私有的，所以目前的虹膜识别算法大多数都只能在一些相对小的数据库上进行性能测试。这样的测试结果不具备很好的泛化能力，因此并不能预测识别算法在大规模应用中的性能。由此可见虹膜识别算法迫切需要大规模的虹膜图像数据库。然而获得一个这样的数据库非常困难，不仅需要耗费大量的时间和精力，而且由于人们越来越重视隐私，采集大规模的虹膜图像容易带来有争议性的问题。

如果我们能够研究出一种方法，人工的合成虹膜图像，并生成虹膜图像数据库，就可以解决以上诸多问题。合成虹膜图像不仅可以用于算法的训练和测试，还可以作为攻击数据对系统进行安全测试，以增加系统的防伪功能。

目前已经采用类似合成技术进行算法测试的有指纹合成。国际指纹识别竞赛(FVC2000，FVC2002，FVC2004，FVC2006)引入了合成的指纹图像对竞赛的算法进行测试。关于虹膜图像合成目前也已有一些算法。例如，采用主成份分析(PCA)和超分辨率合成虹膜图像，采样马尔可夫随机场合成虹膜图像等。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于块状纹理采样的虹膜图像数据库合成方法，以生成大规模的虹膜图像数据库，从而为虹膜识别算法提供训练和测试数据。

为实现上述目的，本发明提供的基于块状纹理采样的虹膜图像数据库合成方法包括步骤如下：

步骤1：对虹膜图像进行虹膜定位，归一化和去噪的预处理，得到清晰虹膜块状纹理作为采样虹膜图像；

步骤2：利用块状纹理采样的方法，将真实虹膜图像作为采样图像，合成归一化虹膜图像；

步骤3：从一幅合成归一化虹膜图像生成多幅类内虹膜图像；

步骤4：将归一化虹膜图像转换成圆环形；

步骤5：采用虹膜图像外观，数据库容量和类内类间距离为评价指标，对合成虹膜图像数据库建立评价体系。

本发明的虹膜图像合成方法采用从真实的虹膜纹理中采样的策略，将每次采样的纹理块与原有的纹理在空域中融合，所合成的虹膜纹理外观上与真实虹膜相似度高，具有很强的仿真性。本发明使用的纹理合成方法能够生成大规模的虹膜图像数据库，从而为算法提供了良好的测试平台。本发明所生成的虹膜图像数据库的统计特性与真实虹膜库的统计特性非常相近，进一步表明合成虹膜图像数据库可以提供优良的测试环境。本发明对于硬件没有特殊的要求，而且不涉及复杂的计算，易于在实际的系统中使用。

附图说明

图1为虹膜图像数据库合成的框架图；

图2虹膜图像预处理示例，其中，

(a)是真实虹膜图像；

(b)是定位后的虹膜图像；

(c)是归一化的虹膜图像；

(d)是待采样的虹膜图像；

图3为基于块状纹理采样虹膜图像合成示意图，其中，

(a)是待采样的纹理块和采样中若干个纹理块示意；

(b)是其中一个纹理块及其示意图；

(c)是初始化的合成图像；

(d)是第1个纹理块粘贴后的示意图；

(e)是第k个纹理粘贴前的示意图；

(f)是第k个纹理粘贴后的示意图。

图4是瞳孔膨胀和收缩时导致虹膜纹理的形变示意图，其中，

(a)是瞳孔膨胀时的虹膜纹理；

(b)瞳孔膨胀示意图；

(c)瞳孔收缩时的虹膜纹理；

(d)瞳孔收缩示意图。

图5是虹膜纹理随机扰动的示意图，其中，

(a)是在原有的虹膜纹理上随机选择若干区域的示意图；

(b)是所选择的其中一个区域；

(c)是(b)区域经过扰动后的图像；

(d)是随机生成的扰动模板。

图6是环形虹膜旋转，即归一化虹膜图像平移的示意图，其中，

(a)是平移前的图像示意图；

(b)是平移后的图像示意图。

图7是真实虹膜图像和几种合成虹膜图像的比较，其中，

(a)、(b)是真实的归一化虹膜图像；

(c)、(d)是用本发明的方法合成的归一化虹膜图像；