基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法

针对NICE:Ⅱ中的彩色噪声虹膜图像难于精确定位问题,提出了一种基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法.首先选择RGB虹膜图像的R层,结合Gabor滤波器和图像梯度信息检测图像中的光斑区域;然后利用Adaboost算法检测虹膜区域,并使用抛物线形微积分算子定位上下眼睑;再利用基于微积分算子的模板,通过局部极值的逐步迭代和对虹膜边界点的聚类分析,定位虹膜外边界;最后使用同态滤波对虹膜区域进行增强处理,检测虹膜内边界.在NICE:Ⅱ彩色虹膜图像库上的实验表明,该方法的定位准确率为98.22%.     

基于梯度的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性，依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质，检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数，进而定位虹膜内边缘．对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法．实验结果表明，此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位，避免了含有大量其它区域对定位带来的影响．     

基于感兴趣区域的快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别系统中的一个非常重要的步骤,虹膜识别系统性能的优劣很大程度上取决于虹膜定位的精确性和快速性．针对已有的虹膜定位算法存在的定位精度和执行效率低并且鲁棒性差的缺点,本文提出一种基于感兴趣区域的快速虹膜定位算法,本算法主要有两个基本步骤：虹膜边缘点检测和用霍夫变换拟合虹膜边界．在进行这两个步骤之前,我们定义了一个感兴趣区域IF（Interesting Filed）,这个感兴趣区域为一个包含虹膜的外接矩形．通过寻找感兴趣区域,我们缩小了对目标的搜索范围,使得霍夫变换能较快的对虹膜进行定位．经试验表明本算法能较为精确且快速的定位虹膜边界．     

一种新颖的虹膜图像预处理算法

提出一种新的虹膜图像预处理算法．先利用搜索迭代的圆周差分方法快速准确地定位虹膜，再利用一种将瞳孔与虹膜圆心变换合并的虹膜图像归一化方法解决虹膜内外圆不同心带来的误差，最后使用改进的局部直方图均衡化方法增强图像．大量的虹膜图像的实验表明，新方法对虹膜定位有非常高的准确性和鲁棒性，归一化和图像增强能提高后续的虹膜识别率．整个虹膜预处理的运算时间小于0．4s，能满足实时系统的要求．     

基于最大熵的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点,先利用最大熵的方法把虹膜图像分成3个灰度等级,使虹膜最大限度的呈现出内外边界,然后在此基础上运用Daugman提出的虹膜定位算法能更有效地定位虹膜.实验表明,该算法具有更好的定位效果.     

基于SIFT和SDM的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度和稳定性,提出一种基于SDM的快速、稳定的虹膜定位算法.该方法首先采用径向对称变换粗定位瞳孔,然后采用微积分算子精定位瞳孔;选取SIFT特征描述虹膜外边缘及眼睑的边界特征,采用SDM算法求解定位结果,最后采用最小二乘法确定虹膜外圆及上、下眼睑边界参数.实验结果表明该算法大大提高了虹膜定位的效率和稳定性.     

虹膜分割中眼睑和睫毛的检测

虹膜分割是虹膜识别的前提,针对分割出的环状区域含有眼睑、眼睫毛和光斑等干扰,本文提出一种虹膜分割中的眼睑和睫毛的检测方法。基于数学形态学知识,采用边缘检测结合最小二乘法定位眼睑,利用阈值法来检测上眼睫毛和光斑。结果表明,该算法可准确而有效地检测出这些干扰,并从虹膜区域中剔除,从而提高虹膜识别的性能,是一种可行的检测方法。     

基于轮廓跟踪的虹膜定位算法

提出一种基于轮廓跟踪算法的虹膜定位算法. 该算法先通过像素点扫描查找二值虹膜图像中轮廓的起始点, 然后由起始点进行轮廓查找、 轮廓编码、 轮廓筛选确定虹膜内轮廓, 再通过虹膜外轮廓和巩膜间的灰度突变点到内轮廓圆心距离的平均值确定外轮廓半径, 实现虹膜内、 外轮廓的定位. 实验结果表明, 该算法具有较快的定位速度、 较高的准确率, 性能稳定.     

基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法

针对虹膜识别系统中晃动影响识别准确率的问题,提出了一种基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法.首先对虹膜区域利用Gabor滤波器卷积初步估计光斑的位置;然后在放大5倍的截取虹膜图像上定位有效光斑;最后,对每个光斑的边界进行椭圆拟合,并计算长短轴比例和拟合误差,误差较小且长短轴比例大于1.55的图像判定为晃动图像.在CASIA-IrisV3-Lamp数据库上的实验表明,该方法检测晃动虹膜图像的准确率达到100%,提高了虹膜识别系统的准确率.     

用于身份鉴别的虹膜图像预处理

针对虹膜图像的特点和现有虹膜识别算法运算速度慢及鲁棒性差的问题,为提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,利用改进的随机Hough变换定位外边缘;然后运用双阈值法检测睫毛,并对分割出的环状虹膜区域进行归一化和去噪与增强处理.预处理后的图像基本上不含眼睑和睫毛等干扰,从而有利于后续的虹膜特征提取和匹配.测试结果表明,该方法可有效地解决图像预处理中计算时间长和通用性差的问题,能提高虹膜识别系统的稳定性和识别率.     

Radon域虹膜图像数字水印研究

提出了Radon域特征嵌入的虹膜图像数字水印算法.算法提取小波变换的过零表达系数,用于描述虹膜纹理特征,将其编码后作为水印信息嵌入原始虹膜图像.证明了虹膜图像Radon变换的幅频域是一个旋转、平移和缩放的不变域,水印的嵌入选择在这个不变域内进行.水印的检测过程不需要原始图像,是一种盲检测水印算法.实验结果表明,提出的虹膜水印算法对虹膜纹理具有敏感性,可以有效地保护虹膜图像纹理区域不受篡改.同时实验还表明,水印对一般的图像处理和几何失真攻击具有鲁棒性.     

虹膜图像快速放大展开的二维插值算法

在虹膜身份识别中,虹膜图像的非线性放大展开的运算非常耗时,成为虹膜识别应用中的一个瓶颈。为了在定点处理器中实现虹膜图像的快速放大展开,采用Bresenham直线算法思路,设计了并行坐标插值算法,实现对二维平面直线的插值。同时设计了一种亚像素直线边界点扫描方法,将其应用于并行坐标插值算法中,实现了虹膜图像的双线性插值。通过在TMS320C55xDSP上对400×400的展开图进行测试,这两种算法运算速度较浮点算法有显著的提高,同时精确度也在可接受的范围之内。     

一种图像边缘检测的新算法

构造了一种含有方向信息的八方向边缘提取算子 ,采用边缘跟踪的方法来抑制噪声 ,并提出了一种自适应确定边缘提取门限值的方法     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

B超图像的模糊增强处理

文章根据B型超声波本身所具有的图像灰度特性,首先引用模糊数学的集合理论预处理图像,用像素的相对灰度等级作为图像的模糊特征,在对B超图像的灰度范围作灰度线性变换和中值滤波的基础上,再采用模糊算法实现B超图像的模糊增强处理。实验结果表明,合理选择分界点Xc和调节模糊参数Fp可显著提高图像的增强效果。     

一种针对钢卷尺图像的二值化方法

在钢卷尺自动检定系统中,图像二值化是误差检测的前提,由于标准钢卷尺图像受材料和环境影响较大,目前常用的方法都不能有效地对不同质量的图像实现自动的二值化。根据Berns-en算法原理,提出了一种改进模板和垂直线滤波结合的二值化方法。实验结果表明,此方法二值化效果好,对于非均匀光照的钢卷尺图像有良好的适应性。     

一种粗细结合的快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.依据虹膜图像的特点,提出一种粗细结合的虹膜定位方法:首先利用虹膜图像灰度分布的规律性,粗定位虹膜圆心及内外半径,确定虹膜的相关参数;然后依据虹膜图像的灰度特征,对其进行二值化,之后使用Canny算子对二值化虹膜图像进行边缘检测;最后使用H...     

球面坐标定位校正鱼眼图片并合成全景图的方法

鱼眼图片相对于普通图片来说具有更宽广的视域,使用2～4张鱼眼图片即可覆盖水平和垂直方向360度的场景.然而鱼眼图片中的场景呈现扭曲现象,因而不能直接使用一般的拼接方式合成全景图.笔者先使用一种鱼眼图片扭曲校正的方法并与相位相关度方法结合获取图像间偏移量的初值,然后迭代求解图像间亮度差的最小平方和函数,来求精图像间的偏移量以及图像扭曲校正参数.