[发明专利]一种虹膜内边缘的快速精确的定位方法

摘要

本发明涉及一种虹膜内边缘的快速精确定位方法。现有的虹膜内边缘定位方法要么受到定位精度的限制，要么受到定位速度的限制，在或者需要预先满足许多前提条件的问题等情况下，很难满足图像生物识别技术的需求。本发明对采集的虹膜图像先进行边缘点提取；然后对前面提取的两个边缘图像进行边缘强度自适应融合，获得最终边缘图像融合图；之后对融合的新边缘图深度进行去除多余的杂边缘点和干扰点；最后再进行重新确定边缘点，将其进行数据存储以及显示于虹膜原图中。本发明对虹膜内边缘的定位在速度和精确度上都有很大程度的提高，能够满足图像生物识别技术的需求。

主权项

1.一种虹膜内边缘的快速精确的定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1).虹膜图像采集；步骤(2).对提取的虹膜灰度图像进行边缘点提取；步骤(3).对提取的虹膜灰度图像利用小波变换提取边缘局部有效信息；步骤(4).对步骤(2)和步骤(3)提取的边缘图像进行边缘强度自适应融合，获得最终边缘图像融合图；步骤(5).对融合的新边缘图深度进行去除多余的杂边缘点和干扰点；步骤(6).之后再进行重新确定边缘点，将其进行数据存储以及显示于虹膜原图中；步骤(2)中使用了改进Canny算子进行检测边缘，具体是：首先，根据几万张的虹膜图片实验检测结果分析，设置它的空间尺度系数和高阈值，以控制图像平滑程度和筛除次要边缘；然后如下：第一步：用高斯滤波器平滑图像；其高斯平滑函数为：原图像与高斯平滑函数卷积：H(x,y)＝f(x,y)*G(x,y)；第二步：先对高斯平滑函数进行求一阶偏导，分别为：用一阶偏导与图像卷积，然后计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向，其分别为：P(x,y)＝f(x,y)*Gx，Q(x,y)＝f(x,y)*Gy，第三步：对梯度幅值进行非极大值抑制；第四步：进行高阈值边缘检测生成强边缘图；步骤(4)具体是：设F₁(x,y)、F₂(x,y)分别为待融合的两幅图像，F(x,y)为融合后的图像；D¹(x,y)、D²(x,y)分别为两幅图像矩阵中点(x,y)处的像素值，D(x,y)为融合后图像点(x,y)处的像素值；为第m幅图像在尺度系数为j、方向系数为k时，点(x,y)处经小波分解得到的系数；为第m幅图像在尺度系数为j、方向系数为k时，以(x,y)点为中心的窗口区域中小波系数的均值；W为窗口区域，设所选区域是边长为a的方形区域，则W＝a*a；点(x,y)处的边缘强度定义为：两幅图像中，的权系数取为：将小波边缘图与强边缘图融合后，得到的最终边缘图像用F(x,y)来表示，则各像素点的像素值D(x,y)表示为：