[发明专利]一种动物虹膜定位方法及系统

权利要求书

1.一种动物虹膜定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤：

获取动物的虹膜图像；

对所述虹膜图像进行二值化处理，获得二值化处理后的虹膜图像；

采用轮廓跟踪算法追踪二值化处理后的虹膜图像，确定二值化后的虹膜图像的每个封闭区域的轮廓；

提取每个封闭区域的轮廓的特征参数；

将所述特征参数在瞳孔参数阈值范围内的封闭区域设置为瞳孔的轮廓区域；

对瞳孔的轮廓区域按照动物的瞳孔与虹膜的平均比例进行放大，获得动物的虹膜的外边缘轮廓区域。

2.根据权利要求1所述的动物虹膜定位方法，其特征在于，所述对所述虹膜图像进行二值化处理，获得二值化处理后的虹膜图像，之前还包括：

以像素点(i，j)为中心，构建大小为k×k的窗口；

在所述窗口内，利用公式t＝m+c×s确定虹膜图像的像素点(i，j)的二值化处理的阈值；

其中，m表示窗口内所有像素点的灰度值的均值，s表示窗口内所有像素点的灰度值的方差，c是调整量参数。

3.根据权利要求1所述的动物虹膜定位方法，其特征在于，所述对所述虹膜图像进行二值化处理，获得二值化处理后的虹膜图像，之后还包括：

对二值化后的虹膜图像进行膨胀处理，获得膨胀处理后的虹膜图像；

对膨胀处理后的虹膜图像采用取反的方式进行标签化处理，获得二值化后的虹膜图像的每个封闭区域的标签。

4.根据权利要求1所述的动物虹膜定位方法，其特征在于，所述轮廓跟踪算法为八邻域轮廓跟踪算法。

5.根据权利要求1所述的动物虹膜定位方法，其特征在于，所述将所述特征参数在瞳孔参数阈值范围内的封闭区域设置为瞳孔的轮廓区域，具体包括：

判断第i个封闭区域的轮廓的面积是否在瞳孔轮廓的面积阈值范围内、第i个封闭区域的轮廓的圆形度是否大于瞳孔轮廓的圆形度阈值、第i个封闭区域的轮廓的Solidity值是否大于通孔轮廓的Solidity值阈值且第i个封闭区域的平均灰度是否小于瞳孔的灰度值阈值，获得判断结果；

若所述判断结果为是，则第i个封闭区域为瞳孔的轮廓区域；

若所述判断结果为否，则第i个封闭区域不是瞳孔的轮廓区域。

6.一种动物虹膜定位系统，其特征在于，所述定位系统包括：

虹膜图像获取模块，用于获取动物的虹膜图像；

二值化处理模块，用于对所述虹膜图像进行二值化处理，获得二值化处理后的虹膜图像；

轮廓跟踪模块，用于采用轮廓跟踪算法追踪二值化处理后的虹膜图像，确定二值化后的虹膜图像的每个封闭区域的轮廓；

特征参数提取模块，用于提取每个封闭区域的轮廓的特征参数；

瞳孔的轮廓区域获取模块，用于将所述特征参数在瞳孔参数阈值范围内的封闭区域设置为瞳孔的轮廓区域；

放大模块，用于对瞳孔的轮廓区域按照动物的瞳孔与虹膜的平均比例进行放大，获得动物的虹膜的外边缘轮廓区域。

7.根据权利要求6所述的动物虹膜定位系统，其特征在于，所述定位系统还包括：

窗口构建模块，用于以像素点(i，j)为中心，构建大小为k×k的窗口；

二值化处理的阈值确定模块，用于在所述窗口内，利用公式t＝m+c×s确定虹膜图像的像素点(i，j)的二值化处理的阈值；

其中，m表示窗口内所有像素点的灰度值的均值，s表示窗口内所有像素点的灰度值的方差，c是调整量参数。

8.根据权利要求6所述的动物虹膜定位系统，其特征在于，所述定位系统还包括：

膨胀处理模块，用于对二值化后的虹膜图像进行膨胀处理，获得膨胀处理后的虹膜图像；

标签化处理模块，用于对膨胀处理后的虹膜图像采用取反的方式进行标签化处理，获得二值化后的虹膜图像的每个封闭区域的标签。

9.根据权利要求6所述的动物虹膜定位系统，其特征在于，所述轮廓跟踪算法为八邻域轮廓跟踪算法。

10.根据权利要求6所述的动物虹膜定位系统，其特征在于，所述瞳孔的轮廓区域获取模块，具体包括：

判断子模块，用于判断第i个封闭区域的轮廓的面积是否在瞳孔轮廓的面积阈值范围内、第i个封闭区域的轮廓的圆形度是否大于瞳孔轮廓的圆形度阈值、第i个封闭区域的轮廓的Solidity值是否大于通孔轮廓的Solidity值阈值且第i个封闭区域的平均灰度是否小于瞳孔的灰度值阈值，获得判断结果；

瞳孔的轮廓区域确定子模块，用于若所述判断结果为是，则第i个封闭区域为瞳孔的轮廓区域；若所述判断结果为否，则第i个封闭区域不是瞳孔的轮廓区域。