[发明专利]一种虹膜图像的质量评价方法及计算设备

权利要求书

1.一种虹膜图像的质量评价方法，包括步骤：

提取虹膜图像的光斑边缘点；

根据光斑边缘点的连通关系，将所述光斑边缘点分为两个光斑；

将所述两个光斑分别拟合为椭圆；

根据拟合的椭圆计算拟合参数，所述拟合参数包括每个椭圆的面积、离心率和两个椭圆之间的距离；

基于所述拟合参数，确定所述虹膜图像的质量评价结果，包括，若两个椭圆的面积和处于第一预定区间、且每个椭圆的离心率均处于第二预定区间、且两个椭圆之间的距离处于第三预定区间，则确定所述虹膜图像为清晰图像，若两个椭圆的面积和不处于第一预定区间，则确定所述虹膜图像为离焦模糊图像，若每个椭圆的离心率均不处于第二预定区间，则确定所述虹膜图像为运动模糊图像，若两个椭圆之间的距离不处于第三预定区间，则确定所述虹膜图像为离焦模糊图像或运动模糊图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述提取虹膜图像的光斑边缘点的步骤包括：

计算所述虹膜图像的梯度；

根据所算得的梯度，提取所述虹膜图像中的边缘点；

根据所提取的边缘点的灰度变化，从所述边缘点中选出候选边缘点；

根据所述候选边缘点的坐标，从所述候选边缘点中筛选出光斑边缘点。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所算得的梯度，提取虹膜图像的边缘点的步骤包括：

计算虹膜图像中每个像素点的梯度方向；

基于像素点的梯度方向，确定该像素点的最大梯度；

基于像素点的最大梯度，提取虹膜图像的边缘点。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述基于像素点的最大梯度，提取虹膜图像的边缘点的步骤包括：

若像素点的梯度值大于该像素点的最大梯度，则确定该像素点为边缘点；

若像素点的梯度值不大于该像素点的最大梯度，则确定该像素点不是边缘点。

5.如权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述根据所提取的边缘点的灰度变化，从边缘点中选出候选边缘点的步骤包括：

计算所述边缘点四个方向的灰度变化；

确定灰度变化的绝对值最大的方向；

在所述绝对值最大的方向上，从边缘点中确定出候选边缘点。

6.如权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述根据候选边缘点的坐标，从候选边缘点中筛选出光斑边缘点的步骤包括：

通过计算所有候选边缘点的坐标的平均值，生成中心点坐标；

通过计算各候选边缘点与中心点的距离值，生成所有距离值的平均值，作为距离均值；

通过从候选边缘点中选取距离值不大于距离均值的边缘点，来确定新的候选边缘点；

通过计算新的候选边缘点的距离值的方差，来确定出光斑边缘点。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述通过计算新的候选边缘点的距离值的方差，来确定出光斑边缘点的步骤包括：

若所述方差小于预定值，则将新的候选边缘点作为光斑边缘点；

若所述方差不小于预定值，则对新的候选边缘点，重复所述生成中心点坐标和距离均值、以及确定新的候选边缘点和计算方差的步骤，直到所算得的方差小于预定值，将所确定的新的候选边缘点作为光斑边缘点。

8.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，在所述提取虹膜图像的光斑边缘点的步骤之前，还包括步骤：

对原始的虹膜图像进行压缩和滤波处理。

9.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-8所述的方法中的任一方法的指令。

10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当计算设备执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-8所述的方法中的任一方法。