（通信与信息系统专业论文）虹膜识别算法dsp实现的研究.pdf

摘要 虹膜具有唯一性、稳定性、可采集性和非侵犯性的特征，世界上任何两个人 类个体之间的眼睛虹膜皆不相同。基于虹膜所具有的这种生物特性，运用虹膜识 别技术来实现个体身份的鉴别已成为信息时代身份识别及鉴定研究的必然趋势。 与脸像、声音等非接触式的身份鉴别方法相比，作为一种非侵犯性( 或非接触式) 的生物特征识别技术，虹膜具有更高的准确性和可靠性，在信息安全领域有重要 的应用价值。 本文对虹膜识别算法的d s p ( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ) 实现进行了研究，设计 并实现了基于t m s 3 2 0 v c 5 4 0 2 的硬件虹膜识别最小系统。在最小系统的基础上， 本文进一步实现虹膜图像预处理、纹理编码和模式匹配等算法。本文所做的研究 工作旨在通过提高虹膜识别技术的实用性和实时性为加快虹膜识别的商业化进 程提供有益的探索。 关键字：虹膜识别算法 d s p 虹膜识别最小系统 t m $ 3 2 0 v c 5 4 0 2 a b s t r a c t i r i sr e c o g n i t i o np r o v i d e s t h em o s ta c c u r a t ew a yt oi d e n t i f yi n d i v i d u a l ss i n c e n ot w oh u m a ni r i s e sa r ea l i k e ，m a k i n gi tt h es e c u r i t ys o l u t i o no fc h o i c e ，s u p e r i o rt o o t h e rb i o m e t r i c sl i k ef i n g e r p r i n t i n g ，v o i c ea n df a c i a lr e c o g n i t i o n ，a n dr e t i n a ls c a n s b e c a u s eo fi t s i n d i v i d u a l i t y , s t a b i l i t y a n d r e l i a b i l i t y , a n d a l s o n o n - i n v a s i o n ，i r i s r e c o g n i t i o np r o v i d e se f f i c i e n t ，u s e rs a f e ，a n dh i g h l ya c c 、l r a t ei d e n t i t ya u t h e n t i c a t i o n a n dh a sb e e no n eo f t h em o s ti m p o r t a n tr e s e a r c hg o a l si ni d e n t i f i c a t i o nf i e l d s t h i sp a p e r p r o p o s e sa na l g o r i t h m o fi r i sr e c o g n i t i o nb a s e do nd s rw e d e v e l o p a m i n i h a r d w a r es y s t e m ，w h i c hu t i l i z e sat m s 3 2 0 v c 5 4 0 2c h i p t h ei r i sr e c o g n i t i o n a l g o r i t h m ，i n c l u d i n g i r i s i m a g ep r e p r o c e s s i n g ，i r i sc o d e c o n s t r u c t i o na n dp a t t e r n m a t c h i n g ，i sa c c o m p l i s h e d b a s e do nt h em i n i - h a r d w a r e s y s t e m a l r e a d y , u s e f u l a p p l i c a t i o n sh a v eb e e nd e s i g n e d ，b u i l t ，a n d m u c hr e s e a r c hc o n t i n u e si nh o p e so f e x t e n d i n g t h i ss u c c e s si nc o m m e r c i a lf i e l d s k e y w o r d s ：i r i sr e c o g n i t i o na l g o r i t h m d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ( d s p ) am i n i h a r d w a r es y s t e m t m $ 3 2 0 v c 5 4 0 2 i i 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 绪论 1 引言 随着信息时代的到来，网络技术迅速发展，身份鉴定己成为人们面临的一个 重要而迫切的问题。传统的基于密码的身份鉴定方法显然己不能满足社会的需 要。如何准确而便捷的鉴定用户的身份、保障信息安全，从而防止金融诈骗和各 种犯罪活动，这已经成为新时代的一项新课题。 作为身份识别的一种途径，虹膜识别的发展越来越受到瞩目。虹膜识别是一 种先进的生物识别技术，它利用人眼虹膜的独特性来进行身份鉴别。我们已经知 道世界上没有两个人的眼睛虹膜是一样的，即使全人类的虹膜信息都录入到一个 数据库中，从理论上也可以保证出现认假和拒假的可能性相当小。基于这种生物 特性，虹膜识别系统即可通过对数字化编码的用户虹膜图像与数据库资料核对的 结果，来实现对用户的身份验证。正是由于虹膜识别技术具有高精度的特点，虹 膜识别系统在信息安全领域有重要的应用价值，在众多识别技术中占有一席之 地。确定两个虹膜是否相同是一个非常精细的过程，需要对虹膜的纹理进行仔细 地辨别匹配，而目前的虹膜识别系统的硬件平台多是依托p c ，实现高精度的虹 膜图像处理是以耗费大量的内存和时问为代价的，因而，设计并实现速度快、体 积小、价格低的高速识别系统是解决虹膜识别系统应用的当务之急。 2 本文的研究内容 本课题主要是根据d s p 芯片的特点，在c 程序的基础上将虹膜识别算法移 植到d s p 中、对d s p 算法进行优化，同时设计完成了一块基于d s p 的虹膜识别 最小系统。主要包括以下两方面： 硬件开发方面：论文在对t m s 3 2 0 c 5 0 0 0d s p 系统详细分析的基础上，设计 实现了一个用于虹膜识别的d s p 硬件平台，该平台包括t m s 3 2 0 v c 5 4 0 2d s p 核 心模块、图像采集模块、电源管理模块等。结合虹膜识别算法，课题对d s p 及 相关硬件单元作了深入的分析。 软件开发方面：课题实现了虹膜识别算法向d s p 芯片的移植，并提出一些 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 算法程序编写优化方案，以及c p l d 逻辑控制实现方案等。 论文务章的箕俸安排鲡下： 第一豢壤述d s p 的发艇状况、应用领域以及d s p 的结构特点，周时主要分 绍了n 公司d s p 系列： 第二黎瓣薤膜谖豢算法避行了详缀两舆俸瓣分辑； 第三章详细论述d s p 硬件系统实现方案； 第四章对d s p 的软件开发及算法的d s p 实现进行讨论 第五章试验结袋、总络与展蛰。 2 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 第一章数字信号处理器 本章主要内容： 简介d s p 的发展和应用 介绍t i 系列d s p 1 - 1 引言 自从2 0 世纪8 0 年代初期第一片数字信号处理器芯片( d i g i t a ls i g n a l p r o c e s s o l 简称d s p ) 问世以来，d s p 就以数字器件特有的稳定性、可重复性、 可大规模集成、特别是可编程性和易于实现自适应处理特点为数字信号处理 ( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n g ) 的发展提供了巨大机遇，并使得信号处理手段更加 灵活、功能更加复杂、应用领域也拓展到了各个方面。近年来，由于半导体制造 工艺的发展和计算机体系结构等方面的改进，d s p 芯片的功能越来越强大，这使 得d s p 芯片可以为图像视频的处理提供更好的支持。随着d s p 运算速度的提高， 对大数据处理的实时也开始成为现实。 1 2d s p 的发展与应用 1 d s p 是目前电子工业领域增长最迅速的产品之一。据世界半导体贸易统计组 织( w s t s ) 发布的统计和预测报告显示，1 9 9 6 2 0 0 5 年，全球d s p 市场将直 保持稳步增长，其中2 0 0 0 年的增长率为3 7 、2 0 0 1 年为8 ，并且从2 0 0 1 年到 2 0 0 5 年增长率将逐年递增，2 0 0 5 年的增长率将达3 4 。可以预见全球d s p 市场 的前景将非常广阔，d s p 产业将成为2 1 世纪最具发展潜力的朝阳产业。 1 2 1d s p 的发展 虽然数字信号处理的理论发展迅速，但在2 0 世纪8 0 年代以前，由于实现方 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 法的限制，数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。在d s p 出现之前数字信 号处理只能依靠m p u ( 微处理器) 来完成，但m p u 较低的处理速度无法满足高 速实时的要求，因此那时的d s p 仅仅停留在理论上，即便是研制出来的d s p 系 统也是由分立元件组成的，其应用领域仅局限于军事、航空航天部门。 七十年代末a m i 公司及i n t e l 公司先后发布了各自的商用可编程器件，尽管 它们内部都没有现代d s p 芯片所必须有的单周期乘法器，但仍被认为是d s p 芯 片发展的一个里程碑，因为该可编程器件首次采用了不同于传统冯诺曼( v o n n e u m a n ) 结构的并行体系结构哈佛结构，将程序和数据存储在不同的存储 空间中，从而实现了取指和执行的完全重叠，也使数据的吞吐率提高一倍。1 9 8 0 年，日本n e c 公司推出的upd 7 7 2 0 是第一个具有乘法器的商用d s p 芯片。其 后，以美国t i 公司、a d 公司、a t & t 公司为首的许多芯片生产商推出了一系列 成功的d s p 产品，其中以t i d s p 芯片系列最为著名。回顾近二十年来的历史， 我们可以清楚地看到d s p 的发展轨迹：首先t i 公司在1 9 8 2 年成功推出其第一 代d s p 芯片t m s 3 2 0 1 0 及其系列产品t m s 3 2 0 1 1 、t m s 3 2 0 c 1 0 c 1 4 c 1 5 c 1 6 c 1 7 等。这些d s p 器件采用微米工艺n m o s 技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算 速度却比m p u 快了几十倍，尤其在语音合成和编码解码器中得到了广泛应用。 第一代d s p 芯片的诞生标志着d s p 应用由大型系统向小型化迈进了一大步。至 8 0 年代中期，随着c m o s 技术的进步与发展，第二代基于c m o s 工艺的d s p 芯片应运而生，其存储容量和运算速度都得到了成倍提高，成为语音、图像硬件 处理技术的基础，t i 的t m s 3 2 0 2 0 、t m s 3 2 0 c 2 5 c 2 6 c 2 8 等d s p 芯片属于此列。 进入8 0 年代后期，第三代d s p 芯片问世，其运算速度进步提高，应用范围逐 步扩大到通信、计算机领域，代表芯片有t i 的t m s 3 2 0 c 3 0 c 3 1 c 3 2 。进入9 0 年代d s p 发展更是突飞猛进，相继出现了第四代和第五代d s p 器件。属于前者 的有t m s 3 2 0 c 4 0 c 4 4 ，而与第四代相比，第五代产品的系统集成度更高，可以 将更多的外围元件集成到d s p 的c m o s 芯片上。这种集成度极高的d s p 芯片不 仅在通信、计算机领域大显身手，而且还逐渐渗透到人们日常消费领域，t i 公 司的t m s 3 2 0 c 5 x c 5 4 x 即属于此类芯片，同一时期，t i 还推出了第二代d s p 芯 片的改进型t m s 3 2 0 c 2 x x ，集多片d s p 芯片于体的高性能d s p 芯片 t m s 3 2 0 c 8 x 并在此基础上推出了性能优越的第六代d s p 芯片 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 t m s 3 2 0 c 6 2 “c 6 7 x 等。 级观上世纪至今d s p 芯片的发展之路不难总结出如下结论：随着应用领域 鲍扩大帮深入，在对d s p 性能因趋提毫戆爱求和不断发鼹熬毫4 造工艺的双重接 动下d s p 的在片资源不断丰富，处理能力不断加强，而成本、功耗将不断下降。 1 2 2d s p 的应用 作为种专用微处理器，d s p 芯片位于高性能系统的核心，协调系统对现实 世界豹攘数信号遴行实对 蹙数字搜零楚理。d s p 熬瘦弱贝乎遍及熬个电子领域， 常见的典型应用包括： 信号处理：数字滤波、陕速倦立时交换、糖关运算、潇分柝、卷积、模式匹 配等： 通信：调制解调器、囱适应均衡、数攒加密、数据压缩、多路复用、传真、 扩频通信、纠错编码、可视电话、网络管理蹦疑务、i p 电话等： 语音处理：语音编码、语音合成、语蠢识别、语音增强、语音邮件、语音存 德等； 图形图像：二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像增强、机器人视觉 等，魄子照鼙： 军事：保密通信、雷达处理、声纳处理、导航、导弹制导等； 自动撩f s l j , - 弓l 擎控制、声控、梳器入控稍、磁盘控箭、电子动力驾驶系统、 全球定位系统，伺服控制等； 医疗：助听器、病人靛护、超声波、梭磁共振闰像、电脑断层手j 描仪簿： 家用彀器：高缳奏音响、音响会戏、甄典与游戏、数字电话电视、洗衣飙等。 随着d s p 芯片性能价格比的不断提高，可以预见d s p 芯片将会在更多的领 域逸褥至g 樊为广泛豹应用。 1 3d s p 鲍结构特点潮 d s p 芯片功憝懿特点在攫大程发上是依托d s p 算法麴特点著通过对d s p 结 构的优化实现的。可编程d s p 芯片是由通用处理器( o p p ) 发展而来的，为了 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 适应数字信号处理过程中大量重复的乘一累加操作，满足快速数字信号处理的需 求，d s p 芯片具有与g p p 大相径庭的系统结构：d s p 芯片一般都具有程序和数 据分开的总线结构、单周期完成乘法的硬件乘法器以及一套适合数字信号处理的 指令集；因需求不同d s p 系统开发与g p p 差别亦很大。下面介绍d s p 芯片在结 构上的主要特点。 ( 1 ) 算术单元 硬件乘法器 由于d s p 芯片的功能特点，乘法是d s p 的一个主要任务。在通用微处理器 内通过程序实现的乘法操作往往需要1 0 0 多个时钟周期，非常费时，而d s p 芯 片内部设有硬件乘法器来完成乘法操作，以提高乘法速度。硬件乘法器是d s p 芯片区别于通用微处理器的一个重要标志。 多个功能单元 为进一步提高速度，可以在c p u 内设置多个并行操作的功能单元( a l u ， 乘法器，地址产生器等) 。如c 6 0 0 0 的c p u 内部有8 个功能单元，即两个乘法 器和六个a l u ，8 个功能单元最多可以在一个时钟周期内同时执行八条3 2 位的 指令。由于多功能单元的并行操作，使d s p 芯片在相同时间内能够完成更多的 操作，因而大大提高了程序的执行速度。 多数d s p 芯片的乘法器和a l u 都支持在一个时钟周期内同时完成一次乘法 和一次加法运算，即在这种芯片上工作的算法，其乘法和加法的工作速度是一样 的。 ( 2 ) 总线结构 通用微处理器是为计算机设计的。基于成本上的考虑，传统的微处理器通常 采用冯诺依曼总线结构统一的程序和数据空间、共享的程序和数据总线。 由于总线的限制，微处理器执行指令时，取指令和存取操作数必须共享内部总线， 因而程序指令只能串行执行。 对于面向数据密集型算法的d s p 芯片而言，采用冯诺依曼结构将使系统 性能受到很大限制，因此它采用了具有独立程序总线和数据总线的哈佛结构，这 样d s p 芯片就能够同时取指和取操作数。而且很多d s p 芯片甚至有两套或两套 以上内部数据总线。 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 ( 3 ) 专用寻址单元 d s p 芯片面向的是数据密集型应用，伴随着频繁的数据访问，数据地址的计 算时间也线形增长。如果不在地址计算上做特殊考虑，有时计算地址的时间比实 际的算术操作时间还长。例如8 0 8 6 作一次加法需要3 个周期，但是计算一次地 址却需要5 1 2 个周期。因此d s p 芯片通常都有支持地址计算的算术单元地 址产生器，它与a l u 并行工作，因此地址的计算不再额外占用c p u 的时间。而 且地址产生器一般都支持间接寻址。 ( 4 ) 片内存储器 由于d s p 芯片面向的是数据密集型应用，因此存储器访问速度对处理器的 性能影响很大。现代的微处理器内部一般都集成有高速缓存( c a c h e ) ，但是片内 一般不设存储程序的r o m 和存储数据的r a m 。这是因为通用微处理器的程序 一般都很大，片内存储器不会给处理器性能带来明显改善。而d s p 算法的特点 是需要大量的相对简单的计算，相应的其程序也比较小，存放在d s p 芯片内可 以减少指令的传输时间，并有效缓解芯片外部总线接口的压力。除了片内程序存 储器外，d s p 芯片一般还具有数据r a m ，用于存放参数和数据，它不存在外部 存储器的总线竞争问题和访问速度不匹配的问题，因此访问速度快。 ( 5 ) 流水处理 除了多功能单元外，流水技术是提高d s p 程序执行效率的另一个主要手段。 流水技术使多个操作可以重叠执行。在处理器内，每条指令的执行分为取指、解 码、执行等若干阶段，每个阶段称为一级流水。流水处理使得若干条指令的不同 执行阶段并行执行，因而能够提高程序执行速度。例如在理想情况下，一条k 级流水能在k + ( n - 1 ) 个周期内处理n 条指令。其中前k 个周期用于完成第一条 指令的执行，其余n 1 条指令的执行仅需要n 1 个周期。而在非流水处理器上执 行n 条指令则需要( n x k ) 个周期。可以看出，流水技术大大加快了程序的执行。 1 3t id s p 系列简介 在全球d s p 产品市场中，t i 公司独占鳌头，占世界市场近5 0 的份额，其 一系列d s p 产品已经成为当今世界上最有影响的d s p 芯片。t i 将常用的d s p 芯片归纳为三大设计平台，即：t m s 3 2 0 c 2 0 0 0 系列( 包括 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 t m s 3 2 0 c 2 划c 2 4 ) ( c 2 8 x ) 、t m s 3 2 0 c 5 0 0 0 系列( 包括t m s 3 2 0 c 5 c 5 4 x c 5 5 x ) 、 t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 系列( t m s 3 2 0 c 6 2 ) ( 6 4 ) ( c 6 7 x ) 。 t m s 3 2 0 c 6 0 0 0d s p 平台主要面向高性能d s p s 应用领域，能提供高达 1 1 g h z 的处理速度，在有线无线宽带网络及数字视频图像处理等高速实时应用 场合下能发挥其卓越的处理性能。目前已有8 0 的第三代移动通信基站设计采 用c 6 0 0 0 的d s p 芯片。 t m s 3 2 0 c 5 0 0 0d s p 平台是高处理性能、丰富在片资源、小封装和最佳能耗 的优化组合，它为网络与无线通信领域提供了强大的设计平台。目前c 5 0 0 0 的 最低功耗已达0 0 5 m w m i p s ，而处理性能已跃至8 0 0 m i p s 。c 5 0 0 0d s p 平台专 为个人消费类电子产品与手持设备设计，它被广泛应用于数字音乐播放器、手持 电话、数码相机中，同时也被用于高性能的语音和静态图像数据处理及严格限制 成本的单通道处理场合。至9 9 年，有1 2 的手持电话，8 0 的v o i p 网关采用 c 5 0 0 0 系列的d s p 。 t m s 3 2 0 c 2 0 0 0d s p 平台提供了全面的低成本数字控制解决方案。它的处理 能力与为控制应用而专门优化的在片设备相结合，在仪器仪表、工业自动化以及 h v a c 、u p s 的应用中提供了高效的马达控制、安静的操作环境、更低的能耗和 更高的稳定性。 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 第二章虹膜识别算法 本章主要内容： 虹膜识别算法研究背景简介 详细论述分析d a u g m a n 虹膜识别算法 2 1 虹膜识别算法研究的背景 虹膜识别是集计算机、光电技术、图像处理、模式识别和数据库技术于一体 的综合高新技术。目前的虹膜自动识别系统一般是采用先进的摄像头对活体虹膜 图像进行实时采集，然后利用图像处理和模式识别技术对数字化的虹膜图像进行 处理，提取出用于识别的形态特征和细节特征，再经过特殊的算法进行识别判断， 从而自动、准确、迅速地实现个人身份的鉴别。 虹膜识别独具的高可靠性和高精度的优点使其成为一项具有巨大市场前景 的技术，国内外已有许多研究机构和商业性的公司对其进行了研究。国外的研究 较之国内进行得较早，算法的研究也相对成熟，其中具有代表性的两种传统的虹 膜识别算法是由d a u g m a n 硼和w i l d s 4 1 提出的识别算法。概括的说，d a u g m a n 是 利用g a b o r 滤波器对虹膜纹理进行一种简单的粗量化和编码，而w i l d s 的系统依 赖于图像登记技术，计算量较大。近期b o l e s 5 】等又提出了一种基于小波变换过 零检测( w a v e l e t t r a n s f o r mz e r oc r o s s i n g ) 的新的虹膜识别算法。d a u g m a n 作为世 界上第一个研制成功虹膜识别系统的科学家，他提出的算法比较优越，以他的算 法制作的系统可靠性也较高。目前国际上该方向的应用主要由美国i r i s c a n 和 s e n s a r 两家公司所主导。国内主要是中科院自动化所模式识别国家重点实验室从 事虹膜识别的研究。本章主要介绍d a u g m a n 的算法，此算法将是后续章节中d s p 硬件实现中所要研究的算法。 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 2 2 虹膜识别算法 如图2 - 1 所示，眼睛由巩膜、虹膜，瞳孔三部分构成：巩膜即眼球外围的白 色部分；眼睛中心为瞳孔部分；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理 信息( 占据6 5 ) 。瞳孔随入射光线强度的变化会产生收缩或扩张从而牵动虹膜 变化1 6 】【7 1 、虹膜与巩膜、瞳孔的边界均近似为圆形，这些先验知识是图像匹配时 可以利用的重要信息。 2 2 1 虹膜定位 图2 1 眼睛的外观图 获取的图像包含虹膜之外的部分，所以在虹膜编码及模式匹配之前要去掉巩 膜和瞳孔，取出虹膜部分，这一步骤称为虹膜定位。简言之就是找出虹膜内外边 缘，这是虹膜识别系统中重要的一部分。系统获取的图像中虹膜外边界具有很高 的对比度，而瞳孔比虹膜灰度低，相比之下虹膜内边界对比度较低。另外，如果 有眼睑闭合现象，那么只有没有被眼脸遮住的虹膜图像可用。 已经知道虹膜边界两侧的灰度值变化最大，而由边界向内则灰度变化趋缓， 因此虹膜定位方法一般是利用虹膜内外边界幅度信息变化的不同而采用不同的 数学模型来寻找虹膜边界。d a u g m a n 系统是采用圆形模型，通过不断改变参数 空间的参数值来决定虹膜内外边界，为更好的理解搜索过程，不妨以l ( x ，y ) 表示 所获得的眼睛图像在( x ，y ) 点的灰度值，虹膜内外边缘的圆形轮廓用中心点为 l o 上海大擎硕士学位论文 蛙膜谖掰算法d s p 实瑶静研究 ( ，y 。) 、半径失r 豹参数模型表示，d a u g m a n 系统褒参数( ，y o ，) 中搜索以圆 为模挺的灰度变化的最大绝对值渤： m a x 。们b 术导曩埘，兰警蕊| c z m 其中瓯( ，) 2 i y 厮o ) 8 州”“2 是均值为，方差为盯的离期函数，周于 平滑滤波、消除噪声以利于检测边缘处的梯度变化，方差的大小决定边缘检测精 度；术表示卷积；兰为微积分算子，表示求方向梯度。徽积分算子作用于图像， 通过不断增大半径r ，淆半径为r 和中心熊标为( ，y 。) 的孤办进行线积分，褥蓟 不同半径，线积分最大梯度的绝对值。可以糟到用( 1 ) 式算法定位虹膜内外边缘 熬过程就是程参数空闫，x o ，y 。) 搜索获发变化的最大绝对值的过程。 由于通常情况下跟豌会遮住虹膜内边界，贝1 j 搜索范围为整个圆弧。 上下边缘部分，这部分不能作为匹配 的信息，所以当定位虹膜外边界时， 积分微子出限制在十字鼯侧区域内， 被去掉的区域一般小予9 0 。，本课题中 实际选用为8 0 。( 见图2 2 ) 。对于虹膜 鹜2 - 2 虹羧定位区域 在具体实现算法时，由于处理的是离散数据，为实现对( 2 一1 ) 的离散计算 先遴行如下变佬。瘸离散序列计箨表示( 2 一1 ) 中的微分 型o r曝( 功= 古g ( 叫一古g 静一1 ) 劬 沼2 ) 我们可以通过这耱离散计算方法找到虹膜的乡 边界： m a x 吣，陪水a e 卿一砷鲫一嚼c 嘏一t 邶鲫擘s 脚c 。s 懈$ 十峋办溶妒s t n 哟十胁删 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 这里，是半径，的微小增量，并且用累加和代替了卷积和积分，口是沿 圆弧角的采样间隔，对像素l ( x ，y ) 灰度值求和就实现了( 2 1 ) 的轮廓积分。 由于瞳孔边缘一般比较模糊，与虹膜界线不太明显，特别是在黑眼睛的人群 中边缘更不易区分。为了找到虹膜内边界，我们用卷积和的第世项积分项除以沿 半径( k 一2 ) a r 的积分顼，如式( 2 4 ) 所示。基于瞳孔的灰度分布总是均匀的事 实，当参数( n a t ，y 。) 的取值得到某一个圆弧模型与瞳孔边缘很好的匹配时， 式( 2 4 ) 的分母最小，因此在式( 2 4 ) 的全局搜索中有一个最大值。 f1f ( g ，( ( 月一k ) a r ) 一g 。( ( n k 一1 ) l ( k a rc o s ( m a o ) + x o ) ) ，( c a rs i n ( m a 0 ) + y o ) 1 一m ，“防引i 面丽i 丽面蕊再石面面而而画巧丁 2 2 2 坐标系转换 图2 - 3 虹膜的定位 ( 2 4 ) 为使图像的获取不受眼睛和摄像头距离的限制，并且不需考虑获取的图像中 虹膜的整体大小，实现虹膜进行匹配的区域一致，我们需要把图像原所在的直角 坐标映( x ，y ) 射到极坐标( r ，口) 【3 】= 主海大学硕士学位论文虹簇瑷掰算法d s p 实现的研究 l ( x ( r ，口) ，y ( r ，0 ) 一i ( r ，p ) r 在归一化区域【0 ，1 】，0 取【o ，2 x 】 x ( r ，毋) = ( 1 一r ) x 。( 锣) + 联，( 秽) y ( r ，0 ) = ( 1 一r ) y 。( 国+ 伪( 国 ( 2 5 ) ( 2 x ( ，口) 和岁( r ，毋褥月( x p ( 一) ，移) ) 窥辑( 一) ，乃( 移) ) 表示，臼，( 毋) ，y ，( 分) ) 秘 ( x t ( 1 9 ) y ，( 口) ) 分别是虹膜定位时满足式( 2 5 ) 和( 2 6 ) 式得到的巩膜边缘和瞳 孔边缘在0 方向上的坐标。 虹膜定位积极坐标变换实现了对甄膜静位移和尺寸的不变性，以及对瞳孔尺 寸伸缩的不变性，然而这些手段还不能解决一幅图像中虹膜旋转的问题。解决虹 膜识别中旋转不变穗的有效方法并不怒旋转图像，而是计算虹膜在一个方向上的 目位编码，然后变换旋转角度从不同的方向比较码，对每一对虹膜图像寻找最佳 匹配的。 2 2 3 虹膜图像增强翻 图像增强的方法有多种，这里我们使用直方图均衡的方法对虹膜图像进行增 强，该方法将原始图像的输入巍方图转化为均匀分布的壹方墅，扩大了图像灰度 的差异，从而增强了对比度，公式如下： c ( f ) = 0 i 2 5 5 ，0 k 2 5 5 。i 等 沼” 这里f ，j 分布是强像均衡前和均衡焉的灰度值，c ( i ) 为从。列i 的直方图累积 秘，h ( k ) 是灰度蓬为k 的像素的个数，m 为要取的最大灰度魏( 一般为2 5 5 ) ， n 为图像像素的个数。 通过直方图均衡，虹膜纹理的灰度级得到扩展，细节更加清晰，便于比较和 识别判断。 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 2 2 4 纹理编码 图2 - 4 直方图均衡以前 图2 5 直方图均衡以后 虹膜有明显的、可区分的各种空间模式特征，这些特征可从很多方面来表示， 比如虹膜特征的差异从虹膜整体的形态到细小的纹理特征都能体现出来。虹膜的 这些纹理结构因人而异，所以对虹膜识别的关键就是提取这些各具特征的纹理信 息。提取虹膜的纹理特征进行识别时，纹理的相位信息最重要，这是因为幅度信 息差异不明显，它取决于很多的外在的因素，比如图像的对比，获取图像时的光 照、摄像机增益等。 为提取这些细节，虹膜识别纹理编码使用二维g a b o r 滤波器对虹膜图像进行 分解滤波，从中提取相位信息。 二维g a b o r 函数的表达式如下【3 ： q 五力= e x p h o x o ) 2 a 2 + c e 一虬) 2 2 ) e x p - 2 刀 ( u o ( x x 0 ) + v 0 ( y 一儿) ) 】 ( 2 8 ) ( x o y 。) 是滤波器中心位置 定义g o = f l r c t a n ( ) 表示滤波方向 厂= “。2 + v 。2 表示正弦曲面的频率，可见g a b o r 函数具有方向选择性和频率选 择性7 1 。口和卢分别确定了g a b o r 滤波器在x 轴和y 轴方向的带宽。通过调整 g a b o r 函数的这些参数【9 1 ，可以获取图像相位信息。 它的二维f o u r i e r 变换和它具有相同的函数形式： 上海大学硬士学位论文蛙簇识别算法d s p 实现麴研究 f ( u ，v ) = e x p - i r ( ( u 一“o ) 2 口2 + ( v 一) 2 多2 ) 】e x p 【_ 2 巧( 国一) 儿( v v o 瑚 ( 2 9 ) 通过调整参数( ，蜘，v 。，a ，) ，使g a b o r 滤波器有不f 闭的方向选择性和频率 选择性，利用它的这种特性可以提取虹膜图像的特征信息： 红= 肛) j 扛，y ) d r ( 2 1 0 ) 由于系统在隧稼校正时把匿缘放壹燕坐标转换到援坐标，所以图像滤波嚣雩虿 以相应地把滤波函数转换为极坐标系的形式 h ( r ，护) = e - ，4 ( 9 - a o ) e 一7 一) 27 。2 日一j ( 8 一岛 2 7 p 2 ( 2 1 1 ) 并通过滤波缝果的实部和虚部豹正负来量化局部福位信息。对予一个给定豹 参数d 、和珂，以及位置( ，岛) 的滤波器，对虹膜滤波褥到的蜜都和成部编 码可以用下面表达式实现： 而扩l f r e 佧吖州牡钔p 铲加2 坛2 p 妒们2 增2 i ( p ，妒) p 树妒o h r e = o 矿r e f l e 一”+ 9 e 一一9 27 8 1 8 岛。9 27 ，( 尸，伊) p 嘶 o = lfi m 伽删吲p 也训叶矿p 啪叫v l ( p ，p ) 肭o 趣。= o 矿殛纷州“砘g 啪9 “3 静桫坳，e ) z d z d e u 俩 盘 1 _ 詈 r 1 一 对 _ _ 好 一 图3 - 3r s 一2 3 2 通信接口 上海大学硕士攀位论文蛀骥谖麓篝锆d s p 实璃鹩研究 3 5 ：电源模块，时钟模块毫路设计 3 5 1 供电模块的设计【圬t 通常在髓蔫链能韵d s p 中采臻双电压架构，c 5 4 0 2 豹便是1 ，8 3 3 v 结摘。 其中l ，8 v 是对d s p 内部逻辑电路供电。外围接口i o 采用3 3 v 供电，这主要 是为了便予d s p 辨都i o 弓| 辫藐赢接与笄辨低宅派器件攘霸，丽无需额外的电 平转换电路。由以下公式可推知c 5 4 0 2 的满频片内功耗【l l ： m w = m a m i p s v o l t a g e x m i p s 21 8 1 8 1 0 0 = 3 3 m w 加上3 ，3 v 电基下4 0 m a 的i o 蜂僮电流，可以傍诗d s p 总功耗小于2 0 0 m w ， 这怒选择电源芯片的根本依据。在实际系统设计中因芯片现货供应限制，我们选 择t p s 7 6 7 d 3 1 妒9 j 作为电源管理芯片，它输出电压一路3 3 v ，另一路为1 8 v 。 每路电源的最大输出电流为7 5 0 m a ，实际的供电自力大予曩标系统所嚣，为进 一步扩展留有余地。芯片还提供两个宽度为2 0 0 m s 的低电平复位脉冲，设计中 使熙r e s e t 乍为d s p 款复使辣狰。 为了使输出电厩精确地维持在1 8 v ，t p s 7 6 7 d 3 1 8 的s e n s e 引脚要与电压 输密引脚稽连，强在芯片内部形成旋馈，调整输出。该连羧在做p c b 板丑寸要尽 可能的短，而且不要在该连接中闻加任何r c 网络滤波，以防止产生振荡。 在t p s 7 6 7 d 3 1 8 的输出端，需要对地涟接一个大电容( 1 0 ，左右) ，在对电 客的选择土，使用馘体钽电容能够筏输出电压的稳定性大大增强，而高频瓷片电 容和薄膜电容将使输出电压的稳定性降低。因此，程电容的选择上必须使用固体 钽电容，以使输出电压稳定。 盈然c 5 4 0 2 著没有特别缝要求鸯委毫次序，毽愁为了系绞静稳寇注，我们需 要考虑加电次序问题。理想情况下，d s p 芯片上的两个电源同时加电。但是在一 些场合很难徼至n 。如渠不能做至g 同时加电，应先对d ，加电，然后对c 。加电。 图3 - 4 为的电源管理系统。 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 3 5 2 时钟电路的设计1 1 5 1 图3 4 电源管理系统 c 5 4 0 2 在1 0 0 m h z 时钟驱动下可以发挥最大性能，工作时钟设定为1 0 0 m h z 。 c 5 4 0 2 的工作时钟由其内部的时钟发生器产生。时钟发生器提供给设计者两种可 选时钟源：一种是外部晶体加内部振荡电路，另一种即直接由x 2 c l k i n 接入外 部时钟源( 钟振) 。为了设计的方便和稳定性，我们采用后者。输入的时钟源经 内部锁相环电路产生高于输入主频的时钟信号，这对于高性能d s p 系统设计很 有帮助，采用较低的外部晶振可以减少系统干扰。c 5 4 0 2 采用软件可编程p l l 设计，增加了系统时钟设置的灵活性。通过设置p l l 的工作模式，可以倍频或 分频外部的时钟频率，在我们的设计中，使用1 0 m h z 的时钟输入，通过p l l 电 路倍频，产生1 0 0 m h z 的工作主频。 3 6 。a g 接口设计 c 5 4 0 2 提供了符合i e e e1 1 4 9 1 标准扫描逻辑电路标准的接口，用于仿真和 测试，利用t i 提供的仿真工具x d s 5 1 0 能够方便地实现程序在d s p 内部的实时 仿真，实现断点调试、单步运行、数据读写等功能。其接口电路如图3 5 所示。 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 e u o 冉。， 仿真头 一 l1 4 - - n m op o刖 e l u 12 m u ! d s p 1 mt糌ond t o lg n d o 7 j l t o n d 1 1 _ ! 王_ t c kt c ki b n d io 飙r e t 图3 5d s p 与j t a g 仿真头的接口 需要注意的是，必须保证仿真头到d s p 的连线长度不能超过6 英寸，如果 超过这个数值，为了防止出错，必须在两者之间加缓冲单元。 3 7 图像采集模块接口设计 在虹膜识别系统中，图像采集是硬件设计部分的难点，国内几家从事虹膜识 别的科研机构在此问题上仍没有重大突破。 本系统选用o m m v i s i o n 公司的o v 5 0 1 7 【冽作为图像采集芯片，o v 5 0 1 7 是一 种高度集成的黑白数字摄像芯片，集成了c m o s 传感技术。带有一个1 ，4 ”镜头， 并支持多种格式。像素数最大可达3 8 4 2 8 8 。支持外部水平、垂直同步输入格 式，包括8 比特的a d 转换器，支持模拟视频、数字视频输出。该芯片数字视 频输出为不间断比特流，片内可实现包括帧速率、暴光设定以及图像大小编程等 功能。视频模拟输出满足c c i r 标准。o v 5 0 1 7 采集来的图像通过像素输出引脚 输出到图像存储器中，其中图像数据地址由c p l d 利用o v 5 0 1 7 发出的帧同步信 号和时序逻辑控制产生。o v 5 0 1 7 与c p l d 的接口如图3 - 6 所示。图中c p l d 为 一片a l t e r a 公司的e p m 7 1 2 8 s ，用于初始化o v 5 0 1 7 的控制寄存器，图像数据地 址生成和把采集来的虹膜图像存入s r a m 存储器中。c p l d 具体功能如下： 1 、配置o v 5 0 1 7 的控制寄存器。a 0 3 】为内部寄存器地址，d o 7 】复用。 设置c s b = 0 、o e b = i 、w e b = 0 ，o v 5 0 t 7 进入写使能状态。写0 x c 4 到寄存器 f c t l ，设置o v 5 0 1 7 为单帧输出模式；写o x 0 1 到寄存器f d i v ，设置帧速率 f r ( f r a m er a t e ) = 2 5 f p s ，像素时钟p r ( p i x e lr a t e ) = 3 ，5 7 9 5 m h z ；其它寄存器为系统 默认值。虹膜图像取系统默认值3 8 4 2 8 8 ； 上海大学硕士学位论文虹膜识别算法d s p 实现的研究 2 、图像数据地址生成并存储图像。图像数据地址由c p l d 利用o v 5 0 1 7 输 出的行同步信号( h r e f ) 、场同步信号( v s y n c ) 和图像像素时钟( p c l k ) 生 成，并把采集来的一帧图像存入图像存储器中。 o v 5 0 1 7c p l d s t ( a m p c l ki o o e bi o a 0 1 7 】a o 1 7 】 w e bi o c s b1 1 0 d o 0 “7 】d 0 7 】 h r e fi o i ow e a 0 3a r 0 3 】 v s y n ci ，o i ，oc s o e d 0 7 】d i 0 7 】 上 图3 - 6o v 5 0 1 7 与c p l d 的接口 3 8c p l d 模块电路设计 c p l d 主要适合于时序、组合等逻辑电路应用场合，可以替代几十甚至上百 块通用i c 器件，可以降低系统成本综合成本，提高系统的可靠性和保密程度。 我们使用的是a l t e r a 公司的基于乘积项的c p l d 器件e p m 7 1 2 8 s ，它的电源 电压为5 v ，i o 电压为3 v 或5 v ，具有2 5 0 0 个可用门，分1 2 8 个宏单元，共8 个逻辑阵列块( l a b ) ，采用的器件封装为8 4 p i n 的p l c c 封装，具有6 8 个用 户i o 引脚。如图3 7 是虹膜识别系统逻辑控制模块。 数字视频 o v 5 0 1 7 d s p 逻辑控制 页面管理 s r a m 外部时钟 逻辑输出 f l a s h 图3 7 虹膜识别逻辑控制模块 2 6 巴 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 第四章虹膜识别系统软件的开发 本章主要内容： 软件功能模块的划分及软件流程图 论述系统主要模块的软件设计 代码编写、优化和定标的方法 虹膜识别系统是一个基于图像处理和图像识别的相互结合的系统。本章结合 虹膜算法，论述软件系统开发过程。 4 1 软件功能模块的设计 示) 。 系统软件按照功能划分可以分为三部分( 如图4 一l 所示) 图4 - 1 软件模块示意图 仁马 d s p 核心模块：这是本课题的重点。它主要负责虹膜算法( 定位、特征 提取和模式匹配) 以及系统初始化和中断的处理： c p l d 模块：实现地址生成器、存储器扩展的页面管理寄存器以及逻辑 控制等功能； 在软件功能模块划分的基础上，我们给出了软件实现的流程图( 如图4 2 所 一k端通信模块一 上海大学硕士学位论文 虹膜识别算法d s p 实现的研究 图4 2 软件实现流程图 ( 1 ) 系统上电以后首先对o v 5 0 1 7