[发明专利]一种在虹膜图像中精确检测眼睫毛图像的方法

说明书

本发明申请公开了一种在虹膜图像中精确检测眼睫毛图像的方法，该方法包括：(1)确定虹膜图像中眼睫毛图像的灰度阈值A；(2)计算虹膜图像中虹膜区域内各像素点上的灰度梯度大小Grad和方向θ；(3)根据(1)步的灰度阈值和(2)步灰度梯度筛选虹膜区域中属于眼睫毛图像的像素点；(4)利用图像连通域法对(3)步已筛选出的眼睫毛图像再次判断筛选检测获得最终眼睫毛图像。本发明申请的技术方案首先使用单阈值筛选明显的眼睫毛，再使用梯度大小及方向对眼睫毛图像进行补充筛选，最后采用连通域方法删除噪音，从而实现复杂环境下实时、高效的检测虹膜中的眼睫毛。

技术领域

本申请的技术方案属于生物信息图像处理领域，特别涉及的是针对人体的虹膜图像实现精确检测眼睫毛图像的方法。

背景技术

现代社会的发展对人类自身身份识别的准确性、安全性与使用性提出了更高的要求。而身份识别是人们日常生活中遇到的一个普遍性问题，在生活中经常会发生需要证明自己的身份、鉴别别人的身份等事情。传统的依赖照片的身份识别方法己经远远落后于时代的要求，人类必须寻求更为安全可靠、使用方便的身份识别新途径。基于生物特征识别的身份鉴定技术具有以下优点：不易遗忘或丢失，防伪性能好，不易伪造或被盗，随身携带，随时随地可用。生物特征识别技术是指使用人体本身所固有的生理特征或行为特征，具有不可复制性、唯一性、普遍性和稳定性等特点。而虹膜识别技术具有随机的细节特征和纹理特征，且保持相当高的稳定性；具有内在的隔离和保护能力，不需要接触式采集等生理方面的有点，有着广泛的市场前景和科学研究价值。

在进行虹膜识别过程中，首先需要采集到符合一定要求的虹膜图像，虹膜图像的质量直接关系到识别的速度与精度。而在虹膜图像中，一个不能忽视的问题就是虹膜图像中通常会存在不规则的眼睫毛图像信息。虹膜图像中的眼睫毛图像信息一般可以分为稀疏的和稠密的，这两种眼睫毛图像都会对虹膜的有效面积和识别造成直接的影响。如果虹膜中的眼睫毛图像太多，达不到识别的有效面积要求，则不会进行下一步识别；即使虹膜中的眼睫毛较少，如果没有被精确的检测出来，将会直接影响虹膜识别的准确率。

对虹膜图像中眼睫毛像素的分别和识别目前还没有一个较为通用、有效的方法。如何快速、准确检测虹膜图像中的眼睫毛图像仍然是一个亟待解决的难题。

发明内容

针对虹膜图像识别中的眼睫毛图像信息导致识别精度和效率降低的缺陷，本申请提出了一种针对在任何复杂环境中获得的虹膜图像，能够高效、精确检测获得虹膜图像中的眼睫毛图像信息的方法。

实现上述发明目的的技术方案为：一种在虹膜图像中精确检测眼睫毛图像的方法，该方法包括如下步骤：

(1)确定虹膜图像中眼睫毛图像的灰度阈值A；

(2)计算虹膜图像中虹膜区域内各像素点上的灰度梯度大小Grad和方向θ；

(3)根据(1)步的灰度阈值和(2)步灰度梯度筛选虹膜区域中属于眼睫毛图像的像素点；

(4)利用图像连通域法对(3)步已筛选出的眼睫毛图像再次判断筛选检测获得最终眼睫毛图像。

本申请在虹膜图像识别中，通过灰度阈值A、灰度梯度大小Grad和方向θ进行眼睫毛像素的一次筛选，再利用图像连通域法进行眼睫毛图像的二次筛选，通过两次筛选过程能够保证眼睫毛像素的精确检测，从而保证了虹膜图像的高质量。

上述步骤(1)中，眼睫毛图像的灰度阈值确定方法如下：

(1-1)利用椭圆模型将虹膜图像进行分割，通过分割获得虹膜区、瞳孔区、上、下眼睑边缘线，以上/下眼睑边缘线为中心线上、下分别平移ΔY1和ΔY2后构成弧形区域作为眼睫毛灰度图像采样区；

(1-2)对眼睫毛灰度图像采样区内不同灰度值的像素点数统计获得灰度分布直方图；