（计算机应用技术专业论文）虹膜识别算法的研究和实现.pdf

沈阳j 二业大学硕士学位论文 摘要 生物识别技术是近几年来热门研究课题之一，该技术是- - l q 多学科交叉的技术，包 括生物学、医学、计算机科学、电子学等。虹膜识别技术是其中极有潜力的生物识别技 术，由于其具有不须接触、虹膜个体差异大、形态稳定、不易篡改等特性，在生物识别 领域被称为“光学指纹”，具有巨大的应用前景。本文对虹膜识别算法进行了深入研 究，期望能拥有自己的专利算法，服务于国民经济的各部门，如保密机关、银行自动存 取款系统及各种需要身份校验的地方等。 在本文中。简单介绍了几种典型的生物识别技术的发展、详细地阐述了虹膜汲别技 术的发展及研究意义、虹膜生理结构及虹膜识别系统的组成。较深入地研究了虹膜识别 算法，并实现了其各个步骤，即定位、预处理、特征提取和匹配。本文的研究工作主要 集中在对定位、预处理、特征提取的研究。 在定位方面，提出了一种新的定位算法，即利用灰度特征均值与h o u g h 变换相结 合的定位算法，弥补了直接h o u g h 变换方法和圆边缘检测算子的定位算法定位速度慢 的问题。 在预处理方面，实现了虹膜由圆环到矩形的拉伸变换，使虹膜识另具有伸缩和平移 不变性。同时利用直方图均衡化的方法消除了由于光照不均所造成的影响。 在虹膜纹理的特征提取方面，提出了采用g a b o r 变换的特性对虹膜纹理进行编码的 两种方法，即离散变换编码的方法和频相编码的方法，并且详细地研究了选取不同子图 像对虹膜识别结果的影响。同时利用海明距离进行模式匹配及结果分析工作，取得了良 好的识别结果。 晟后，将本文的成果及结论加以总结，并对今后的研究工作提出自己的几点期望。 关键词：虹膜，模式识别，h o u g h 变换，g a b o r 变换，频相编码 沈阳，i ：业大学硕士学位论文 p 一一 t h er e s e a r c ha n d i m p l e m e n t a t i o n o f i r i s r e c o g n t i o na l g o r i t h m a b s t r a c t b i o m e t r i er e c o g n i t i o nt e c h n i q u ei so n eo ft h eh o t t e s tr e s e a r c hf i e l d s , w h i c hi st h em u l t i d i s c i p l i n et e c h n o l o g y ，i n c l u d i n gb i o l o g y , a n a t o m y , c o m p u t e r , e l e c t r o n i c s , e t c i r i sr e c o g m t i o n t e c h n i q u ei sp o t e n t m lb e c a u s ei t i su n t o u c h e d , t h et e x t u r eo fi r i si sd i f f e r e n tf r o me a c ho t h e r ， n l o r p h o l o g yo f i r i si ss t a b l e ，a n di r i si sd i f f i c u l tt om o d i f ye t e i th a sb e e nc a l l e d o p t i c a l f i n g e r p r i n t ”i n t h ef i e l do fb i o m e t r i c r e c o g i i i t i o r ls o i th a se r l o i t u o u sa p p l i c a t i o np r o s p e c t s i n t h ep a p e r , t h ei r i sr e c o g n i t i o na l g o r i t h mi sr e s e a r c h e dd e e p l yi no r d e rt oo w i io u rp a t e n tt h a tc a l l s e r v ef o rt h ed e p a r t m e n t ss u c ha ss e c r e td e p a r t m e n t ，b a n ka u t o m a t i cs y s t e ma n do t h e rd o m a i n s t h a tn e e di d e n t i f i c a t i o n i nt h i sp a p e r , t h ed e v e l o p m e n to fb i o m e t r i cr e c o g n i t i o na n ds o n - tk i n d so fb i o m e t r i c r e c o g n i t i o nt e c h n i q u e sa r ei n t r o d u c e d t h e nt h ed e v e l o p m e n to fi r i sr e c o g n i t i o nt e c h n i q u ea n d t i l cs t r u c t u r eo f i r i sr e c o g n i t i o ns y s t e ma r ed i s c u s s e di nd e t a i l t h ea l g o r i t o f i r i s r e c o g n i t i o n h a sa l s ob e e nr e s e a r c h e dd e e p l ya n da l lo f t h ep r o c e s s e st h a ti n c l u d el o e a l i o n , p r e - p r o c e s s i n g ， f e a t l g ee x t r a c t i o n , a n dp a t t e r nm a t c hh a v eb e e nc a r r i e do u t l o c a t i o n 越df e a t u r ee x t r a c t i o n h a v eb e e nf o c u s e do n r e s e a r c h i n gs i n c et h e ya r et h ek e ys t e p so f t h e m i nt h ei r i sl o c a t i o nr e s p e c t ，an e wl o c a t i o nm e t h o di sp u tf o r w a r dw l f e hc a ne n h a l c et h e s p e e do fl o e a t i o r ln 煳am a p l ) e dm e t h o di su s e dt oa c h i e v et h ec o o r d i n a t et r a n s f o r m f o r f e a t u r e e x t r a c t i o n , t w ok i n d so f a l g o r i t h mb a s e do ng a b o r t r a n s f o r ma i a d v a r c x 娃o n eo f t h e m i sd i s c r e t eg a b o r e n c o d i n gm e t h o d a n dt h eo t h e ri sf r e q u e n c ya n d p h a s ee l n 耐吨m e t h o d a n d t h es e l e c t i o no f c h i l di m a g et h a te f f e c t st h er e s u l t so f i r i sr e c o g n i t i o nh a sb e e ns t u d i e di n d e t a i l t h e nt h e m a t c h i n ga l g o r i t h m s a r e a p p l i e da n d h e c o n s e q u e r r 。e so f r e c o g n i t i o n a r ev e r y g o o d a tl a s tt h er e s u l t sa n dc o n c l u s i o n so ft h ep a l e ra r ep o i n t e do u t a tt h es a m et i m e s o n l e e x p e c t a t i o n s t of u t u r er e s e a r c ha r e p r e d i c t e d k e yw o r d s ：i r i s ，p a t t e r nr e o g n i f i o n ，h o u g ht r a n s f o r m ，g a b o rt r a n s f o r m f r e q u e n c y a n dp h a s e e n c o d i g 2 独创性说明 本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 沈阳工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同 工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表 示了谢意。 妒弓。 2 关于论文使用授权的说明 本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被套阅和借阅；学校可以公 布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论 文。 ( 保密的论文在解密后应遵循此规定) 签名：互遮童盘髦导师签名：瑾銎殖 日期： 沈口业人学硕十学位论文 1 绪论 随着现代社会的发展，我们处在一个高度信息化的社会，身份识别越来越得到人们 的重视。据有关资料统计i li ，在美国，每年大约有上亿美元的福利款被人以假冒的身份 领取；m 粼a r d 公司每年约有价值四亿五千万美元的信用诈骗案，其中就包括利用丢 失和被盗用的信用卡犯罪；由于使用盗窃的身份识剐码，造成移动电话通讯的损失高达 十亿美元，等等。以上的数据表明，有效地鉴定个人的身份有着重大的社会意义和经济 意义，同时可以防止犯罪、提高效率和节约资源。目前，身份识别的方法大致可以分为 三类： 1 ) 基于个人持有的物件，如钥匙、信用卡等。 2 ) 基于个人所知道的信息，如密码、用户名等。 3 ) 根据个人所固有的生理和行为特征，如指纹、语音、步态等。 第一和第二类是传统的身份鉴别方法，第三类是生物特征识别方法，它是随着计算 机技术、数字信号处理技术和先进的传感设备的发展而蓬勃发展起来的- - f - j 多学科交叉 的技术，是近几年来热门研究课题之一。由于个人拥有的物品易丢失或被伪造、个人的 密码易遗忘或记错等，使得传统的身份识别系统有时无法区分本人和冒充者，而生物识 别技术克服了传统身份鉴别的缺点，即不丢失、不遗忘和难伪造，使生物识别技术得到 了多方的关注。 要把人体的特征用于身份鉴别，这些特征必须具有唯一性和稳定性。经过生物学和 医学的研究表明，人类的某些特征具有唯一性和稳定性，如脸型、指纹、虹膜、视网 膜、声音、签名等，即每个人的这些特征都与别人不同、且终身不变。 从理论上讲，只要满足下面条件，入的生理和行为特征就可以用于身份识别【2 】2 ： 1 ) 普遍性，即每个人都必须具有。 2 ) 唯一性，即不同的人的该特征必须不同。 3 ) 永久性，即该特征终身不变。 4 ) 可采集性，即这特征可以通过一定的设备和手段采集到。 沈阳工业大学硕士学位论文 但是从实际应用的角度上讲，满足以上条件的生物特征并不都可以用于生物识别系 统，实际的应用中还要考虑以下问题和因素： 1 ) 可行性，既可以达到的准确率、速度、鲁棒性。 2 ) 可接受性，即人们是否愿意接受这种方式。 3 ) 安全性，即系统是否能够防止被攻击。 目前还没有任何一种单一的生物特征可以满足上述的全部要求。基于各种不同生物 特征的身份鉴别系统都各有优缺点，适用于一定的范围。下面简要的介绍一些用于身份 识别的生物特征。 1 1 几种典型的生物识别技术 下面就几种典型的生物识别技术分别加以叙述。 i ) 脸形识别 脸形识别是最常用的生物识别手段之一，也是生物识别技术研究最活跃的领域之 一。脸形识别是一种非干涉性生物识别技术，他几乎不给人们带来任何不便之处。很容 易为人们所接受。计算机视觉算法能够提出人脸的特征向量，把复杂的人脸低维化，并 保持高的分辨率能力。目前常用的脸形识别算法有特征值法、弹性匹配、神经网络等。 但是，现有的技术还无法达到很高的识别率。 2 ) 指纹识别 指纹识别差不多成了生物识别技术的代名词了。实际上，指纹识别技术也确实是一 种可靠的身份识别方式。指纹是一种表皮层的脊和谷组成的图像。脊的结束点和分叉点 被称为极小值点。大多数这种极小值点对每个指纹来说是独一无二的。目前的指纹识别 算法都是基于极小值点的模式匹配。 3 ) 声音识别 声音识别是一种行为识别技术，声音的变化范围比较大，很容易受背景噪声、身体 和情绪状态的影响。声音识别的主要方法有利用到谱提取特征、隐马尔可夫模型进行模 式匹配。 2 沈阳工业大学硕士学位论文 4 ) 手形识别 手形的测量比较容易实现，对图像获取的要求比较低，手形的处理相对也比较简 单，在所有的生物识别方法中手形认证的速度最快。目前手形识别主要有两种方法，基 于特征矢量的方法和基于点匹配的方法。 5 ) 签名识别 签名识别是一种行为识别技术，目前签名大多数还只用于认证。签名认证按照数据 的获取方法可以分为两种：离线和在线。该识别的方法有模板匹配、隐马尔可夫模型、 谱分析法等。 6 ) 虹膜识别 虹膜的组织结构在胎儿的中胚发育阶段就已经定型了，它具有唯性并终身不变。 虹膜隔离于外部环境而且不能通过手术修改。从理论上讲，虹膜的这些特性可以成为防 伪性能最好的生物识别手段。虹膜识别方法有g a b o r 变换方法、滤波器特征提取、相关 系数法等。 7 ) 视网膜识别 人类视网膜的血管是非常稳定的，它对每一个人来说都是唯一的。视网膜的数字图 像可以通过向眼球发射一束低强度光取得。视网膜与外界相隔离，具有很好地防止冒名 顶替的作用。实际上视网膜扫描被认为是当前最安全的生物识别技术。 以上只介绍了几种普遍的生物识别技术，还有步态、d n a 等识别技术没有提到， 步态识别还处于初期研究阶段，d n a 识别技术属于化学的技术，这里只选择比较典型 的生物识别技术来介绍。每一个生物特征识另h 都有其优缺点和应用范围，下表1 ，l 是各 种生物识别技术的性能的比较【“2 1 。 3 沈阳工业犬学硕士学位论文 表1 - 1 各种生物识别技术的比较 1 2 虹膜识别技术 1 2 1 虹膜识别的发展 利用虹膜纹理来识别身份的想法最初是位眼科医生f r a n kb u t c h 在t 9 3 6 年提出的。 到了8 0 年代，两位眼科医生a r a ns a f i r 和l e o n a r df l o r a 在1 9 8 7 年为这个想法申请了专 利口j ，1 9 8 9 年，他们请j o h nd a u g m a n 为虹膜识剐技术设计了算法，1 9 9 4 年d a u g m a n 为 他的发明申请了专利( 4 1 ，该算法成为当前所有虹膜识别设备的基础。同时，与n 峨蛐锄 一样，r i c h a r dp w i d l e s 嘲也独立开发了自己的虹膜识别算法专利，但他的方法还主要是 实验研究，没有投入商业应用。w w b o l e s 6 2 刀也提出了一种小波变换的过零点的算 法，但他的实验数据没有前面的两个的充分，也只是在研究阶段。现在，只有d a u g m n 的算法实现的虹膜识别系统更为有效、实用。 近几年来随着我国经济建设和信息产业技术的深入发展，国家公共安全和个人身份 安全方面暴露的问题日益明显。为了有效的解决这些问题，大力发展生物识别领域的相 关产业有重要的现实意义。目前，国内研究虹膜识别技术被信息技术产业普遍看好，以 中科院自动化所，上海交通大学为代表，他们主要的算法仍然是基于国外的算法，并在 此基础上改进和修正，或提出自己的新算法，如康涪蹲。“竭在d a u g m a n 的算法基础上提 出了虹膜纹理的能量编码和方向编码，应忍冬【9 】在b o l e s 的算法基础上提出了小波变换 的模极大值编码，而朱勇p 1 3 1 利用g a b o r 滤波器提出了多通道的特征提取的算法，同时 五 沈目 _ _ 业大学硕+ 学位论文 还有华中科技大学【m ”，中科院生物物理研究所1 等也都就虹膜识别进行了卓有成效 的研究和探索。 虹膜识别属于生物识别领域中的新技术，不断地有新的数学方法应用到虹膜纹理分 析技术上来，这将为虹膜识别关键技术的突破产生重大的影响。国外的虹膜识别的研究 工作开展较早，且取得了一定的研究成果。目前在这领域的研究中，他们处于领先地 位。近年来国内的研究工作也取得了很多成果，在不久的未来我国将会有自主知识产权 的虹膜识别产品问世。 l ，2 2 虹膜识别的特点 虹膜识别技术之所以能够在多种生物识别技术中独领风骚，并成为生物识别研究的 热点，其主要优点是口l ： 1 ) 虹膜与外界隔离开，不易受损。 2 ) 般手术不能改变虹膜的纹理。 3 ) 瞳孔的大小即使注视时也是变化的，虹膜识别系统依然可能在变化中找到不变 的量，同时可以检测出真假虹膜图像。如果盗用他人的虹膜不可能对光线起反应，瞳孔 的大小不发生变化，虹膜识别系统就会捕捉到这种惰性。 4 ) 不须接触，虹膜图像在一定的距离内可以捕获。 5 ) 生来具有的极坐标几何特性，提供天然的极坐标系统。 正是由于这些特点，才使虹膜识别技术得到多方的关注，虹膜识别技术必将成为新 一代生物识别技术研究的热点。 l _ 3 本论文的研究意义和内容 虹膜识别技术是近年来新兴起的种生物识别技术，具有极大的发展潜力。尽管目 前商品化的虹膜识别系统已经出现，但其尚待发展和完善的地方仍然很多，有必要对该 技术深入研究，期望能拥有自己的专利算法，服务于国民经济的各部门，如保密机关、 银行自动存取款系统及各种需要身份校验的地方等。虹膜识别的关键技术在于模式识别 方法，即虹膜纹理的特征提取方法。虹膜识另i j 的工作也是主要集中在这类问题的解决。 一5 一 沈阳工业大学硕士学位论文 本文的主要工作集中在对定位、预处理、特征提取的研究，并提出了新的算法。具体来 说，本文的结构如下： 第1 章绪论，阐述生物识别的相关知识，介绍了虹膜识别的发展状况。 第2 章虹膜的结构和生理特点，介绍了虹膜的生物学特征和为什么能够用于识别。 第3 章虹膜识别系统的组成和结构。 第4 章虹膜识别图像预处理，主要有虹膜定位，虹膜图像规范化，虹膜图像增强。 第5 章虹膜纹理的编码和匹配，主要有虹膜纹理特征提取和模式匹配，以及相关的 实验结果。 最后，在结论中，对本文的成果进行总结及提出对未来的期望。 - 6 - 堕竖三些查兰堡圭兰垡笙塞 ，_ ，h 一一一 2 虹膜的结构和生理特点 将虹膜应用于身份识别领域的依据来自于两个方面：一个是来自于眼科医生和解剖 学家，- “1 5 1 的大量的临床观察，另一个是来自发育生物掣幅阍。 虹膜( 矾s ) 位于角膜于晶状体之间，呈扁圆盘状，中央是瞳孔咖p i l ) 。虹膜将眼房分 隔为前房和后房，前房和后房内的房水借助瞳孔相通。虹膜的直径约1 2 m m ，厚约 0 5 m m ，根部最薄，见下图2l 。 图2 1 眼睛的结构示意图 虹膜表面高低不平，有皱缓和凹陷，凹陷又称隐窝。近瞳孔出的皱壁特别显著，称 作虹膜皱壁或领状韧带，它是虹膜小动脉环的位置标志。虹膜后表面较平坦。由于虹膜 内血管分布不均，是虹膜变面出现许多有规则的放射形条纹。在近瞳孔约1 s m m 处， 有一条条弯弯曲曲的环形隆起，犹如花边衣领，为虹膜小环。 虹膜小环将虹膜表面分为两部分：小环外侧的虹膜叫做腱状韶内有许多放射形隆 起，代表虹膜血管从大环走向小环所经行的路径；小环以内的虹膜称为瞳孔部虹膜。睫 状部又分为两部分：靠近虹膜小环附近的一部分最光滑，中间区内有许多收缩纹和收缩 沟与瞳孔为中心的圆形，当瞳孑l 扩大时最显著；靠近睫状体的区域为筛状区，此区内虹 膜边面有许多虹膜小坑。在睫状部边缘部分的虹膜，也有一些轰鸣小坑，称为睫状区小 7 一鲨堕三些查竺壁圭兰垡堡茎 一 坑。和瞳孔部的虹膜小坑楣比较，界桩小坑比较小和浅。位于两个小坑之间的虹膜组织 往往有一个梳状突起，跨过睫状体表面，延伸到前房角内与房角网状组织相连续，此突 起即被称做梳状韧带。整个虹膜表面结构见图2 2 。 图2 2 虹膜结构结构示意图 由虹膜的生理结构分析知，虹膜包含了丰富的纹理信息，瞳孔随光线的变化，会产 生收缩和扩展，牵动虹膜的变化。虹膜与巩膜，瞳孔的边界近似圆形，是图像匹配的重 要的信息。虹膜的形成是由遗传基因决定的，人体的基因决定了虹膜的形态，纹理，颜 色，和总的外观，即使是双胞胎或同一个人的两个孩子，虹膜纹理的表达也是不相关 的。同一个人左右眼的虹膜也有显著的差异。这说明两个虹膜的纹理相同的可能性很 小。到2 0 岁捉左右，虹膜就基本发育成熟，进入相对稳定的阶段，且虹膜的形状可以 保持数十年不变。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又是内部组织，位子角膜之 后。要改变虹膜的外观，需要非常精细的手术，而且要冒视力损伤的危险。 从上面的分析，虹膜独特的纹理结构以及解剖学、遗传学的知识，可以看到虹膜完 全能够用于生物识别，而且稳定性和唯一性相当的好，并具有明显的优势。所以虹膜识 别技术成为研究的热点。 一8 沈阳工业大学硕士学位论文 3 虹膜识别系统的结构 3 1 系统结构的组成 整个虹膜识别系统可分为四部分：图像采集、图像预处理和虹膜编码、虹膜数据 库、虹膜匹配。其中图像预处理和虹膜编码，虹膜匹配和查询是虹膜识别的关键，这也 是本文的讨论重点。虹膜识别的系统结构如下图3 1 。 图3 1 虹膜识别系统的结构图 3 2 虹膜图像采集 自动虹膜识别系统的关键技术之一，就是如何在不侵犯人体的情况下，获取高质量 的虹膜图像用于系统识别。因为虹膜的面积比较小( 一股直径在1 c i i l 左右) ，而且眼 睛又是人体极为敏感的部位，无法承受强烈的光照，因此，获取高清晰度、高对比度得 虹膜图像需要优良的设备和较好的操作方式。在采集虹膜图像时，要注意以下几点： 1 ) 要保证虹膜图像具有足够的分辨率帮对比度，这就要黝e j l 罨统中要加上辅助光源。 2 ) 必须保证采集到的图像能够正确的反映虹膜图像本来的纹理情况。即不能因为 光源盼照射不均，使虹膜纹理韵亮度发生大的交化。 9 、 沈阳工业大学硕士学位论文 3 ) 采集的图像必须限定在一定的范围内，也就是不能够过多的包含人脸的其它部 位，如鼻子，嘴巴等。正是由：f 这一点，使虹膜识别的过程中还要求有人的参 与，才能够减少拒识率。 4 ) 要尽量减少所获图像的无效区域，最好采用红外光源作为辅助光源。 现在，虹膜采集的装置已经有产品问世，如i r i s d i a n 公司的p a n a s o m ca u t h e n t i c a m ， o k ii r i s p a s s ，e v e r m e c l i a 公司的i r i s a c c e s s 等产品，这些产品已经应用到实际中去。图 3 2 是这些公司的产品样图【“4 1 l 。 o i r l s p a s s 图3 2 虹膜采集装置示例 本文所采用的是国内中科院自动化所自制的采集装置用，该装置已经申报了专利。 图3 3 是该装置的照片，图3 4 是该装置的原理图。 图3 3 中科院自动化虹膜采集装置 一l o 沈阳工业大学硕士学位论文 1 二，r ，zlf ：z 二，- ，、 矧o ( 熙 鋈霾 ，一 图3 , 4 中科院自动化虹膜采集装置原理 其中：l 一外壁，2 一毛玻璃环片，3 红外发射管，禾发光二极管，5 - c c d 摄像头 本文主要使用由中科院的虹膜采集装置得到虹膜图像，这些图像已经组成了数据 库，本文直接利用数据库中的图像进行本课题的研究工作，图3 5 是数据库中的部分虹 膜图像。 图3 5 虹膜数据库中的部分虹膜图像 3 3 数据库的构成 为了将虹膜数据用于身份识别和查询，需要一个大型的数据库存储和查询，以配合 整个系统的正常运行。该数据库要求： 沈阳工业大学硕士学位论文 1 ) 安全，即存放在数据库的数据代表了个人的身份信息，因此对数据库内的数据的 窃取和篡改将严重威胁到整个系统的安全。 2 ) 快速，即虹膜编码的查询往往要检索数据库中大量的数据，数据库系统必须保证 在足够的时间内提供这些查询结果。 3 4 编码和匹配 虹膜识别技术的应用一般分为两类：一类是身份验证，它的任务是判定测试者虹膜 纹理特征是否和数据库中的某一特定的虹膜特征一样；另一类是身份查询，它的任务是 在数据库中查找和测试虹膜特征一样的虹膜数据。无论是哪一种方法都需要多次计算两 个虹膜纹理的相似度，好的相似度必须满足快速、稳定，即能够在短时问内进行大量的 比较，且不受外界因素的影响。虹膜识别系统大致的流程圈3 6 。 图3 6 虹膜识别系统流程图 1 2 沈阳工业大学硕士学位论文 4 虹膜图像预处理 虹膜图像的预处理主要是提取眼睛中的虹膜部分，提取虹膜之后，还要对提取的虹 膜圆环图像进行特殊处理。提取虹膜部分的方法主要有h o u g h 变换方法、曲线拟和方 法、圆边缘检测算子方法等。本文介绍并实现了这些不同方法，且进行了比较，提出了 新的定位方法。定位之后将虹膜圆环展开成长方形，也叫拉伸，拉伸的主要目的是得到 一个统一的虹膜图像，便于编码和匹配。 4 1 虹膜的定位 4 1 1c a n n y 算子和h o i 】g l l 变换基本原理 c a n n y 边缘检测是种有效的边缘检测算子1 删，它能在噪声抑制和边缘检测之问 取得较好的平衡。c a n n y 边缘检测方法的基本思想是：先对待处理图像选择一定的 g a u s s 滤波器进行平滑后，采用一种称之为“非极值抑制”的技术处理后，得到最后所 需的边缘图像。设2 1 ) 高斯函数如式( 4 】) ，式中玎为g a u s s 函数的宽度。 g ( 训) = 嘉e 卅 孑) ( 4 1 ) 在某一方向元i g ( x ，y ) 的一阶导数为： g 。：_ o g ：r v g ( 4 2 ) 式中元= 翥 ，是方向矢量，v g = 。吲a g 砂a x ，是梯度矢量。将图像，c 墨y ，与q 作 卷积，即g f ( x ，j ，) ，改变厅的方向，g ，厂( x ，力取得最大值时的亓就是正交于检测 边缘的方向，堕学= o 。在j i 方向上吒，也力有最大输出响应，此时有式 ( 4 3 ) 。 i q ，h c o s 日( 争，( x ，y ) + s i n o ( 争y ) i 爿v g ，( x ，力l ( 4 - 3 ) 职盘 1 3 沈阳工业大学硕士学位论文 曰：麒翩疗：勰。 根据c a n n y 的定义，中心边缘点为算子g 。与图像厂 y ) 的卷积在边缘梯度方向的 区域的最大值，这样，就可以在每一点的梯度方向上判断此点强度是否为其邻域的最大 值来确定该点是否为边缘点。当一个像素满足以下三个条件时，则被认为是图像的边缘 1 ) 该点的边缘强度大于沿梯度方向的两个相邻像素带内的边缘强度。 2 ) 与该带内梯度方向上相邻两点的方向差小于4 5 。 3 ) 以该点为中心的3x 3 的邻域中的边缘强度极大值小于某个阂值。 此外，如果1 ) 和2 ) 同时满足，那么在梯度方向上的两相邻像素就从候选边缘点中 取消，条件3 ) 相当于用区域梯度最大值组成的阅值图像与边缘点迸行匹配。也就是 “非极值抑制”的技术。对于梯度的两次闽值选择没有规律，是根据经验和实验的效果 来确定的。 图4 1 c a n n y 边缘检测结果图4 2 c a n n y 边缘检测结果 h o u g h 变换在图像处理和计算机视觉中得到广泛的应用2 “珏2 3 4 9 j ”i 。用下面的形 式来描述所需要求解的问题。给定含有一个变量( 夏，茸：，蠢) 的p 个方程，如式 1 4 沈阳：业大学硕士学位论文 ( 4 4 ) 。其中i 是 l 维的矢量，上式的每一个方程对应一个解，但方程组的解个数 ，事先是未知的。对该式所要求解的问题是： 1 ) 类的个数- ，： 2 ) 求解每一类的解i + ，k = 1 , 2 。 f7 ) = 0 ( i = 1 , 2 ，p ) ( 4 4 ) 在上述问题中，若j o l ，jx s o ；l 4 ) ，q ，i ，q ； 5 ) ，。q tj ，q ； 不失般性，以第二种情况为例，其它的四种情况的结果类似。如图4 1 4 所示， 以内圆圆心作为极坐标系统的中心，做与水平方向成口角的射线，它与内、外边界各有 其中： a 图4 1 4 虹膜图像的归一化过程 么俐= 露一0 + a 2 2 ( 4 1 8 ) ( 4 1 9 ) 沈阳工业大学硕士学位论文 么o a i ：a r c s i n o l s i n z o i a o a z i o a = i t 一o i a z o a i 由上几式可得式( 4 2 2 ) ： i a ( o ) = 凹2 + o a 2 2 0 1 o a c o s z ，c h ( 4 2 0 ) ( 4 2 i ) ( 4 2 2 ) 根据上面的映射公式将虹膜灰度图像j 化y ) 映射为极坐标系统，( ，们，经过归一化 后，虹膜中直角坐标o ( 7 ，口) ，( ，疗) ) 所有点均被映射为极坐标( r ，们。( ，口) 构成的集合是 一单位圆，这种映射具有平移和放缩不变性。 4 2 2 双线性插值 为了将极坐标的点( 7 ，曰) 映射为直角坐标的点( p ，g ) ，若求得的坐标点( 工，y ) 不是整 数，将无法求得图像的灰度值，所以必须进行灰度插值运算 3 0 ，如图4 1 4 。 x p lj 7 y = 厂( o ，o ) + 吐厂( 1 ，o ) 一( o ，o ) 】 f 42 4 ) 类似地，对于底端两个顶点进行线性插值有。 2 3 沈阳工业大学硕士学位论文 f ( x ，】) = f ( o ，1 ) + x f o ，1 ) - f ( o , 1 ) ( 4 2 5 ) 垂直方向的线性插值有： f ( x , y ) = f ( x ，o ) 十贸厂o ，i ) 一f 0 ，0 ) 】 ( 4 2 6 ) 将以上三个等式展开、合并得： f ( x ，y ) = f ( 1 ，0 ) 一f ( o ，0 ) i x 十 f ( o ，1 ) 一，( o ，0 ) 】_ y 十 【f ( 1 ，1 ) + 厂( o ，0 ) 一f ( o ，1 ) - f ( 1 ，o ) 】刁，+ f ( o ，o ) ( 4 2 7 ) 下面介绍如何在新的坐标系中对虹膜纹理图像进行灰度拉伸，把灰度值统一到f o ， 2 5 5 1 的灰度区间。设l ( x ，力为拉伸前的图像，。0 ，y ) 为拉身后的图像，有式( 4 2 8 ) ： 1 ：丘矗( ，一i 。) ( 4 2 8 ) 2 5 5 、 其中，。和k 。分别是对应的，伍y ) 的最大值和最小值。这样，对于任何一幅虹 膜提取出的虹膜图像的灰度值都在【0 ，2 5 5 范围内。 4 2 3 图像异常区域的处理和亮度的矫正 由于设备的原因，使得虹膜图像的光照不能完全均匀分布，这样将会影响到纹理分 析的效果。为了更好地提高识别效果，对展开后的虹膜图像进行了局部直方图均衡化， 以减少非均匀光照的影响。 虽然直方图均衡化已经能够减少非均匀光照的影响，但就虹膜编码和识别来说，图 像的另钋两个参数，即像素的平均亮度和方差也是重要的参考因素。假设经过上面处理 后的图像为l ( x ，y ) ，图像的大小为m x n ，则所有像素的平均值为式( 4 2 9 ) ，所有像 素的方差为式( 4 3 0 ) 。 7 3 赤善善7 ( 鸭哪 ( 4 2 9 ) 拶2 、善兰艺( 帆矿乃： 、高薹荟( 帆矿乃2 2 4 ( 4 3 0 ) 沈阳：j ：业大学硕士学位论文 为锝到标准化图，需要调整原图像中的亮度均值和方差，令标准化图的均值为l ， 方差为盯。，于是根据该标准对原图像的每个像素做以下变换得到新的像素值： ，。( m ， ) ：i ，( ，h ) 一j 1 1 1 + _ o ( 4 3 1 ) 盯 可以证明l 。( m ，n ) 的平均亮度和方差分别为，o 和c r n 。在某些虹膜图像的样本中， 眼皮和眼睑会部分地遮挡虹膜的上部和下部，在归一化的图像中有所反映。在纹理分析 的过程中，舍弃了虹膜图像中被遮挡的部分。实际上，从现有的虹膜识别系统来看，提 取虹膜纹理的7 0 就足以能够用于满足识别的要求。 2 5 沈刚： 业大学硕士学位论文 5 虹膜纹理的特征提取和匹配 虹膜的特征提取是虹膜识别的关键环节，它关系到是否能够识别不同的虹膜，所以 虹膜的特征提取是虹膜识别研究的重点和难点。虹膜主要是纹理特征，利用纹理分析的 方法来提取特征。纹理分析的方法包括统计方法、结构方法、频谱方法。 1 ) 统计方法是用灰度直方