[发明专利]强方向加权边缘检测及RNL

说明书

本发明公开了强方向加权边缘检测及Rsubgt;NL/subgt;拟合优度的眼睑定位方法。现有的直线拟合定位方法定位速度快，但定位精度低；抛物线拟合定位方法拟合定位精度高，但定位速度慢。本发明方法首先根据虹膜圆心位置分割上下眼睑，确定上、下眼睑区域；然后利用强方向加权的保边去噪平滑滤波算子对眼睑检测前图像预处理；再利用强方向加权的边缘检测算子抑制睫毛干扰，根据虹膜图像中睑缘以上和以下区域的灰度对比值，动态选择边缘检测算子参数，获得待拟合的候选眼睑边缘；最后采用最小二乘法抛物线拟合眼睑边缘，以Rsubgt;NL/subgt;拟合优度为指标筛选眼睑候边缘选点，完成眼睑定位。本发明方法具有良好的鲁棒性，即使对于受睫毛遮挡严重的上眼睑，也能得到理想的定位结果。

技术领域

本发明属于生物特征识别及信息安全技术领域，涉及一种强方向加权边缘检测及R_NL拟合优度的眼睑定位方法。

背景技术

虹膜识别是一种生物识别技术，它具有适于作为身份特征的许多良好特性，包括普遍性、唯一性、稳定性、受保护性等。相比其他生物特征识别技术，虹膜识别是更准确、更可靠的身份鉴别方法。眼睑定位是影响虹膜识别性能的关键技术。在虹膜识别中，眼睑定位实际上是检测定位虹膜样本中上下眼睑的睑缘。

到目前为止眼睑定位方法大致可以分为两类，一类是直线拟合定位眼睑，另一类是抛物线拟合定位眼睑。这两者的优缺点往往互补，采用直线拟合定位眼睑计算复杂度低，定位速度快，但定位精度低，会造成虹膜信息的大量缺失；抛物线拟合定位精度高，但计算复杂度高，定位速度慢。另外，在确定眼睑待拟合点过程中，睫毛是最大的干扰因素。从生理构造上来看，眼睑一般是呈水平方向的弧形延展，而睫毛与眼睑近似垂直或放射状相交，而且灰度差异较小。因此，去除睫毛的干扰是眼睑定位的关键问题。

发明内容

针对现有技术对于睫毛定位速度和定位精度两者难以兼顾的情况，本发明的目的是提供一种强方向加权边缘检测及R_NL拟合优度的眼睑定位方法，重点针对于受睫毛遮挡严重的上眼睑，兼顾定位速度和精度，专门用于虹膜识别中的眼睑定位。

本发明方法具体步骤是：

步骤(1).根据虹膜圆心位置分割上下眼睑，确定上、下眼睑区域；具体是：根据虹膜圆心坐标，以圆心与内、外眼角点的连线作为分割线，上眼睑和虹膜范围内的分割线之间的区域为上眼睑区域，虹膜范围内的分割线与下眼睑之间的区域为下眼睑区域。

步骤(2).利用强方向加权的保边去噪平滑滤波算子，进行眼睑检测前的预处理；

根据睫毛与睑缘之间的生理延展方向近似垂直相交的特性，以及图像中睑缘和睫毛的像素宽度，在沿睑缘方向上，尽可能保持睑缘的完整并滤除噪声，在睫毛方向上，尽可能抑制睫毛边缘，混淆睫毛边缘特征。

所述的平滑滤波算子的水平方向对应睑缘方向，垂直方向对应睫毛方向；在垂直方向的数值个数等于睑缘宽度的像素个数；在水平方向上满足一维高斯低通滤波算子的要求，但在中心位置的值取0，在该方向上取0的个数等于睫毛的像素宽度，同时在该方向上左右两边除0之外的数值个数大于算子垂直方向的个数；所述的睑缘即为眼睑边缘；利用平滑滤波算子完成检测眼睑睑缘之前的图像预处理：首先对平滑滤波算子归一化，然后利用该算子与图像卷积，完成检测眼睑睑缘之前的图像预处理。

步骤(3).利用强方向加权的边缘检测算子，抑制睫毛干扰，并根据虹膜图像中睑缘以上区域与睑缘以下区域的灰度对比值，动态选择边缘检测算子参数，获得待拟合的候选眼睑边缘。