[发明专利]虹膜图像的清晰度评价方法及装置

权利要求书

1.一种虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述方法包括：

提取图像中的虹膜区域；

检测所述虹膜区域的边缘，生成虹膜图像；

确定所述虹膜图像中每个像素的梯度方向；

基于所述梯度方向信息获取梯度图像；

根据所述梯度图像判断所述虹膜图像是否清晰。

2.根据权利要求1所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述提取图像中的虹膜区域，包括：

获取人眼图像；

去除所述人眼图像的眼皮区域及光斑；

在所述人眼图像中拟合虹膜内圆和外圆；

根据所述内圆和外圆，分割所述人眼图像获得虹膜区域。

3.根据权利要求2所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述在所述人眼图像中拟合虹膜内圆和外圆，包括：

定位瞳孔中心；

确定内圆半径，定位所述内圆区域；

搜索以所述内圆区域为中心的向外发散方向上的候选边界点；

根据所述候选边界点定位所述外圆区域。

4.根据权利要求1所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述检测所述虹膜区域的边缘，生成虹膜图像包括：

确定所述虹膜区域的边缘区域；

根据所述边缘区域的梯度，将所述虹膜区域分为掩膜区和非掩膜区，其中所述非掩膜区为虹膜图像。

5.根据权利要求4所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，根据所述边缘区域的梯度，将所述虹膜区域分为掩膜区和非掩膜区，包括：

获取所述边缘区域的梯度，计算第一梯度方向；

保留所述第一梯度方向上梯度强度的极大值所在的像素作为边缘，删除所述第一梯度方向上的其他像素；

对边缘像素进行形态学膨胀操作，得到所述掩膜区；

在所述虹膜区域中去掉所述掩膜区，得到所述非掩膜区。

6.根据权利要求1所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述确定所述虹膜图像中每个像素的梯度方向，包括：

获取所述虹膜图像中每个像素的梯度；

根据所述像素的梯度，确定所述像素的第二梯度方向。

7.根据权利要求6所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述根据所述像素的梯度，确定所述像素的第二梯度方向，包括：

所述第二梯度方向的具体计算方式如下：

其中，dy和dx分别是所述梯度图中像素在y方向和x方向上的梯度。

8.根据权利要求7所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述基于所述梯度方向信息获取梯度图像，包括：

在梯度函数中加入方向信息；

基于所述加入方向信息的梯度函数，获取所述虹膜图像的梯度图像；

所述加入方向信息的梯度函数的具体计算公式如下：

x’＝x·cosθ-y·sinθ

y’＝x·sinθ+y·cosθ

其中x,y表示像素的横、纵坐标，σ_x，σ_y表示高斯函数方差，θ为所述像素的梯度方向，x’，y’表示旋转方向后的坐标。

9.根据权利要求1所述的虹膜图像的清晰度评价方法，其特征在于，所述根据所述梯度图像判断所述虹膜图像是否清晰，包括：

根据所述梯度图像计算像素梯度的均方差值，归一化后得到所述清晰度得分；

根据所述清晰度得分判断所述虹膜图像是否清晰；

所述清晰度得分的计算公式为：

其中c为常数，用于归一化，m为所述虹膜图像中梯度的均方差。