[发明专利]基于数学形态学和概率统计的虹膜定位方法

摘要

本发明提供一种基于数学形态学和概率统计相结合的虹膜定位方法。它首先二值化虹膜图像，利用投影得到虹膜内圆粗定位圆心，然后用运用形态学进行边缘提取得到虹膜内圆的边缘，以内圆粗定位圆心(及其周围的点)到其边缘上每点的距离作为一个样本，从而将搜索圆心和半径三个参数转换为搜索最小均值的样本，而此样本的均值就是圆的半径。定出内圆后，用二值化和数学形态学方法得到外圆的边缘，然后以内圆圆心为外圆粗定位圆心，用定位内圆的方法定位外圆。采用本发明的虹膜定位方法，标准误差最小，精确度高，速度快。

主权项

1、基于数学形态学和概率统计的虹膜定位方法，其特征在于，它包含下列步骤：步骤1、通过虹膜图像摄像装置获得能够进行虹膜纹理分析的眼部图像；步骤2、对输入的虹膜图像进行7×7窗口的二维中值滤波，达到平滑虹膜图像的目的，减弱光照的不均匀对二值化的影响；步骤3、虹膜内圆圆心的粗定位，具体包括以下步骤：步骤1)、求出二维中值滤波后的虹膜图像的灰度直方图的第一个波峰的极值，以该取得极值时的灰度级i+5为门限，如果I(x，y)＞i+5，令I(x，y)＝0；如果I(x，y)＜i+5，令I(x，y)＝1，其中I(x，y)表示第x行第y列的图像强度值，对虹膜图像进行二值化；然后用半径为15的圆盘结构元素se对二值图像进行形态开运算，剔除瞳孔部分的其他孤立点和面，平滑虹膜内圆边缘；步骤2)、对经过形态开运算处理的二值图像进行水平和垂直投影得到虹膜内圆的粗定位运用式P(x)=ΣyI(x,y)]]>(其中I(x，y)表示第x行第y列的图像强度值，P(x)为第x行的水平投影值，y的变化范围是从1到n，n代表图像的长度)求出二值图像每行的水平投影值，以水平投影值最大的那行的行坐标作为粗定位内圆圆心的行坐标a₁₁；运用式P(y)=ΣxI(x,y)]]>(其中I(x，y)表示第x行第y列的图像强度值，P(y)为第y列的垂直投影值，x的变化范围是从1到m，m代表图像的宽度)求出二值图像每列的垂直投影值，以垂直投影值最大的那列的列坐标作为粗定位内圆圆心的列坐标b₁₁；步骤4、虹膜内圆的精确定位，具体包括以下步骤：步骤1)、对经过形态开运算处理的二值图像进行形态学边缘提取运用式β(A)＝A-(AΘB)(其中β(A)为集合A的边界，B是一个合适的结构元素)对经过步骤3处理的二值图像进行边缘提取，得到虹膜的内边缘；步骤2)、以虹膜内圆的粗定位圆心(a₁₁，b₁₁)为基点，计算虹膜的内边缘上每点到点(a₁₁，b₁₁)的距离Dω12=(iω-a11·E)2+(jω-b11·E)2]]>(其中表示内边缘上每点的坐标，E为与向量同大小的值均为1的向量，表示一个样本)；用式Dω22=(iω-a11·E)2+(jω-(b11+1)·E)2]]>(其中表示内边缘上每点的坐标，E为与向量同大小的值均为1的向量，表示一个样本)计算虹膜内边缘上每点到点(a₁₁，b₁₁+1)的距离；继续计算虹膜内边缘上每点到点(a₁₁，b₁₁+2)的距离直到计算出虹膜内边缘上每点到点(a₁₁+9，b₁₁+9)的距离步骤3)、根据公式σ2=1nΣi=1n(xi-u)2]]>(其中x_i表示样本的样本值，n表示样本的容量，u表示样本均值)，计算每个样本Dωk(k=[1,100])]]>的方差，找出方差最小的样本根据公式u=1nΣi=1nxi]]>(其中x_i表示样本的样本值，n表示样本的容量)，求出样本的均值r；根据z的值求出对应的点的坐标(a11+qs(z10),b11+qy(z10))]]>(其中qs表示求整数商，qy表示求整数余数)；则点的坐标(a11+qs(z10),b11+qy(z10))]]>即为内圆的圆心(a₁，b₁)，均值r为内圆半径；步骤5、虹膜外圆的定位，具体包括以下步骤：步骤1)、根据公式yuzhi=[12(aver1+aver2)]/256]]>(其中yuzhi为二值化阀值，aver1为经过二维中值滤波后的圆环的均值(圆环以内圆圆心为圆心，圆环内圆半径为内圆半径+5，圆环外圆半径为内圆半径+10)，aver2是两个11×11大小的方块的均值(方块的中心分别是以内圆圆心的行坐标为行坐标、以内圆圆心的列坐标减130为列坐标和以内圆圆心的行坐标为行坐标、以内圆圆心的列坐标加140为列坐标)，/为乘号，256是为了归一化yuzhi)，计算外圆二值化的阈值；然后以该阈值对二维中值滤波后的虹膜图像进行二值化，得到图像BW1；步骤2)、用半径为15的圆盘结构元素se对图像BW1进行形态开运算，得到图像BW2，从而得到图像BW3＝BW1-BW2；对图像BW1进行补运算得到图像BW4，然后得到图像BW5＝BW4+BW3；对图像BW5进行区域填充，得到图像BW6；运用式β(A)＝A-(AΘB)(其中β(A)为集合A的边界，B是一个合适的结构元素)对图像BW6进行边缘提取，得到虹膜的外边缘；步骤3)、以虹膜内圆圆心(a₁，b₁)为基点，计算虹膜的外边缘上每点到点(a₁，b₁)的距离(其中表示外边缘上每点的坐标，E为与向量同大小的值均为1的向量，表示一个样本)；用式(其中表示外边缘上每点的坐标，E为与向量同大小的值均为1的向量，表示一个样本)，计算虹膜外边缘上每点到点(a₁，b₁+1)的距离；继续计算虹膜内边缘上每点到点(a₁，b₁+2)的距离直到计算出虹膜内边缘上每点到点(a₁+9，b₁+9)的距离步骤4)、对每个样本进行进行维纳滤波，以减少非虹膜外边缘点对定位的影响；然后根据公式σ2=1nΣi=1n(xi-u)2]]>(其中x_i表示样本的样本值，n表示样本的容量，u表示样本均值)，计算每个样本的方差，找出方差最小的样本根据公式u=1nΣi=1nxi]]>(其中x_i表示样本的样本值，n表示样本的容量)，求出样本的均值R；根据z的值求出对应的点的坐标(a1+qs(z10),b1+qy(z10))]]>(其中qs表示求整数商，qy表示求整数余数)；则点的坐标(a1+qs(z10),b1+qy(z10))]]>即为外圆的圆心(a₂，b₂)，均值R为外圆半径。