[发明专利]一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法

摘要

本发明涉及智能识别技术领域，具体地说是一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于，包括：1)红外LED偏角设计方法；2)虹膜图像GAMMA优化方法；3)虹膜图像噪点处理优化方法。本发明设计合理，解决了超薄智能终端由于尺寸要求越来越薄、红外LED通光孔通光面积越来越小对虹膜识别造成的困扰，两眼均可识别，保证了双眼所受光照强度的一致性，保证了两眼识别的均匀性，同时兼顾了眼睛两边缘的受光程度，消除了由于通光孔面积原因造成的两眼边缘噪声。 1

主权项

1.一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于，包括：

1)红外LED偏角设计方法；

2)虹膜图像GAMMA优化方法；

3)虹膜图像噪点处理优化方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于：红外LED经过一定偏角斜射到眼球虹膜，虹膜在红外灯照射下发生一系列生物反应，图像传感器采集经过红外照射后的眼睛角膜图像，经过图像抽象处理形成模板，每次识别时图像和模板进行匹配，而图像质量很大程度上取决于红外灯照射程度和滤光片对红外光的过滤程度，滤光片设计为可透过红外光线而过滤可见光线，由于超薄的终端通光孔较小，为了保证红外LED偏光角度的准确程度，所述的红外LED偏角设计方法包括图像传感器位置，通光孔位置，人脸鼻子位置，所述人脸鼻子位置即为图像传感器最佳焦距位置，其距离图像传感器28‑35cm，而图像传感器位置和通光孔位置间的距离一般为2‑5cm，所述图像传感器位置、通光孔位置和人脸鼻子位置可连接而形成直角三角形，则偏角的计算公式为arctan(图像传感器位置和通光孔位置间的距离/图像传感器位置和人脸鼻子位置间的距离)，通过上述公式计算出的偏角上的双眼所受光照的强度较一致，两眼均可识别。

3.根据权利要求1所述的一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于：针对虹膜黑白图像，GAMMA的调试方法会将中间调试的过曝，由于通光孔较小，眼睛两边缘受光程度较低，所述的虹膜图像GAMMA优化方法是在图像处理上将GAMMA曲线对比度调高，对比度范围调为1.8到2之间，并将亮度调低处理，亮度调为‑2到‑3之间，保证眼睛两边缘的受光程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于：虹膜识别是在红外灯照射条件下所获取的图像，不存在大面积光线不足有噪点问题，而在红外光线照射边缘会存在噪点，所以锐度处理上也不宜过高，所述的虹膜图像噪点处理优化方法为noise的调试由ANR来实现，ANR的参数EE边缘锐化居中为宜，为400‑500之间(取值范围0‑1024)，而noise level的设置尽量降低噪声，建议范围为0‑50之间(取值范围0‑1024)，从而消除由于通光孔面积的原因造成的两眼边缘噪声。

5.根据权利要求1所述的一种基于超薄智能终端虹膜识别图像质量优化的方法，其特征在于：所述终端包括娱乐通信多媒体设备、手持设备(平板电脑、掌上电脑电子导航设备、汽车电子娱乐设备等)、移动通信终端设备(手机)。