[发明专利]一种虹膜图像质量检测方法

说明书

本发明公开了一种虹膜图像质量检测方法，解决现有方法无法对低质虹膜图像序列的质量进行有效判别的问题。所述方法，包含以下步骤：获取虹膜图像序列，计算整体清晰度指标，并分配质量权值；计算虹膜局部清晰度指标；计算虹膜可用度指标；计算虹膜邻域对比度指标；对所述虹膜图像序列各帧图像的所述整体清晰度指标、虹膜局部清晰度指标、虹膜可用度指标、虹膜邻域对比度指标进行归一化处理；计算所述虹膜图像序列的联合质量得分，并对所述虹膜图像序列的可用度进行评价。本发明实现了对对远距离移动中识别的复杂环境成像的图像质量评价。

技术领域

本发明涉及图像质量评价领域，尤其涉及一种虹膜图像质量检测方法。

背景技术

目前的虹膜图像质量评价方法主要以单帧虹膜图像为对象，通过计算其虹膜区域可用度、虹膜/巩膜对比度、虹膜/瞳孔对比度、虹膜尺寸、瞳孔伸缩率、整体灰度等级和锐度等指标，组合得到一个虹膜图像质量分数，并比较质量分数与参考分数的大小，以判定是否满足系统识别的质量要求，这类方法用于移动中虹膜识别存在明显的缺点：远距离移动中虹膜识别系统的成像帧频较高，相邻帧图像序列的相关性较大，如果逐帧判别图像质量，效率低下，会影响系统进行虹膜识别的实时性。远距离移动中虹膜识别系统通过利用虹膜图像序列的相关性对低质图像进行增强，以降低识别错误率，如果逐帧计算图像的可用度和质量分数，难以发挥系统的最佳性能，增加了系统的错误拒绝率，影响了系统识别的鲁棒性。

发明内容

本发明提供一种虹膜图像质量检测方法，解决现有方法无法对远距离移动中识别的复杂环境成像条件下捕获的低质虹膜图像序列的质量进行有效判别的问题。

一种虹膜图像质量检测方法，包含以下步骤：获取虹膜图像序列，采用小波频率能量比计算每帧图像的整体清晰度指标，并根据所述整体清晰度对所述虹膜图像序列分配质量权值；采用拉普拉斯灰度阶跃比计算所述虹膜图像序列各帧图像的虹膜局部清晰度指标；采用虹膜尺寸线性加权方法计算所述虹膜图像序列各帧图像的虹膜可用度指标；采用边界梯度加权累计方法计算所述虹膜图像序列各帧图像的虹膜邻域对比度指标；对所述虹膜图像序列各帧图像的所述整体清晰度指标、虹膜局部清晰度指标、虹膜可用度指标、虹膜邻域对比度指标进行归一化处理；根据所述虹膜图像序列各帧图像的所述质量权值、归一化整体清晰度指标、归一化虹膜局部清晰度指标、归一化虹膜可用度指标、归一化虹膜邻域对比度指标，计算所述虹膜图像序列的联合质量得分，选定质量判别门限，并比较所述联合质量得分、所述质量判别门限的大小，若所述联合质量得分大于等于所述质量判别门限，所述虹膜图像序列的质量满足需求，反之，所述虹膜图像序列的质量不满足需求。

优选地，所述获取虹膜图像序列，采用小波频率能量比计算每帧图像的整体清晰度指标，进一步包含：所述整体清晰度指标为：

QOC＝EWH/EWL

其中，QOC为所述整体清晰度，EWH为小波高频能量，EWL为小波低频能量。

进一步地，所述虹膜图像序列的质量权值为：

其中，QW_l为所述整体清晰度大小排序为l的图像的质量权值，L为所述虹膜图像序列帧数。

优选地，所述虹膜图像序列各帧图像的虹膜局部清晰度指标为：

其中，QLC为所述虹膜局部清晰度，为所述拉普拉斯灰度阶跃量，NI为所述虹膜图像序列各帧图像。

进一步地，所述虹膜可用度指标为：

QUC＝α*S/π(RI²-RP²)+β*RI/RP

其中，QUC为所述虹膜可用度，S为无干扰虹膜区域的面积，RI为虹膜半径，RP为瞳孔半径，α、β分别为虹膜可用区域占比和瞳孔伸缩比的权值。