[发明专利]一种图像增强方法

说明书

本发明公开了一种虹膜图像增强方法，解决现有方法无法对低质虹膜图像进行增强的问题。所述方法，包含：获取归一化虹膜图像序列，选取基准图像、伴生图像；将伴生图像序列对照基准图像全局对齐，得到对齐伴生图像序列；将预处理图像序列进行上采样和分块，并将上采样后分块位置相同的子块按照图像质量高低存入堆栈，得到虹膜图像子块；将各堆栈中虹膜图像子块进行局部配准，得到虹膜图像配准子块；对各堆栈中的虹膜图像配准子块进行超分辨率多阶局部信息加权重建；将各堆栈中的虹膜图像重建子块进行归一化拼接、下采样，得到重建图像；将重建图像进行去噪和锐化处理，得到图像增强后的归一化虹膜图像。本发明有助于提高系统的准确率和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及虹膜图像识别领域，尤其涉及一种虹膜图像增强方法。

背景技术

目前的虹膜图像增强方法主要以对比度扩展、形态学修正、选择高通滤波和矩阵填充等手段为主，从提高图像的清晰度，去噪和复原虹膜细节信息等方面对单帧虹膜图像的全局信息进行增强，从而提升图像的质量，存在的缺点是，单帧低质虹膜图像的有效信息较少，对其进行去噪、去模糊等操作容易形成斑块效应，而图像复原操作填充的信息大部分为冗余信息，因此增强后的虹膜图像的信息熵并没有显著增加，无法实现有效的特征提取与识别，同时低质虹膜图像的全局变形和局部变形是异质的，对图像整体进行校准无法使各局部的变形得到最优的抑制，同时会使局部信息均质化，因此对感兴趣的虹膜区域的调谐具有不确定性，难以增强虹膜局部细节信息。

发明内容

本发明提供一种虹膜图像增强方法，解决现有方法对远距离动态复杂环境成像条件下的低质虹膜图像进行增强的问题。

一种虹膜图像增强方法，包含以下步骤：获取归一化虹膜图像序列，选取图像质量最高的图像作为基准图像，其余按照图像质量高低排序作为伴生图像；将所述伴生图像序列根据多方向汉明距离判别准则对照所述基准图像进行全局对齐，得到对齐伴生图像序列；将所述基准图像、对齐伴生图像组成的预处理图像序列中的每帧图像进行上采样和分块，并依次将上采样后图像序列中每帧图像的分块位置相同的子块按照图像质量高低的顺序存入堆栈中，得到虹膜图像子块；采用归一化互信息熵判别准则对各堆栈中的所述虹膜图像子块的基准子块和伴生子块进行局部配准，得到虹膜图像配准子块；对各堆栈中的所述虹膜图像配准子块进行超分辨率多阶局部信息加权重建，得到虹膜图像重建子块；将各堆栈中的所述虹膜图像重建子块按照原始相对位置进行归一化拼接，并下采样，得到重建图像；将所述重建图像进行去噪和锐化处理，得到图像增强后的归一化虹膜图像。

进一步地，所述图像质量高低由图像质量分数的高低决定，所述图像质量分数为：

QI＝HFE/MFE

其中，QI为所述图像质量分数，HFE为在所述归一化虹膜图像序列的频谱中去除噪声频谱后的高频能量，MFE为在所述归一化虹膜图像序列的频谱中去除直流频谱后的低频能量。

优选地，所述将伴生图像序列根据多方向汉明距离判别准则对照所述基准图像进行全局对齐，得到对齐伴生图像序列的步骤，进一步包含：将所述伴生图像序列中的每帧图像沿四周方向扩展，得到扩展伴生图像序列；在所述扩展伴生图像序列的中开一个窗口，所述窗口大小与所述伴生图像序列中的每帧图像大小相同；对所述扩展伴生图像序列的每帧图像，逐行、逐列滑动所述窗口，计算所述窗口内图像与所述基准图像的汉明距离，将所述汉明距离最小的所述窗口内图像记为对齐图像，根据每帧图像的所述对齐图像得到所述对齐伴生图像序列。

优选地，所述上采样采用双立方插值法。

优选地，所述采用归一化互信息熵判别准则对各堆栈中的所述虹膜图像子块的基准子块和伴生子块进行局部配准，得到虹膜图像配准子块的步骤，进一步包含：计算各堆栈中所述虹膜图像子块中基准子块的信息熵；计算各堆栈中所述虹膜图像子块中每个伴生子块的信息熵；计算各堆栈中所述虹膜图像子块中基准子块与伴生子块联合熵；计算各堆栈中所述基准子块与所述伴生子块的归一化互信息熵为：