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文档简介

虹膜图像处理1.虹膜识别系统2.所做工作（1）利用基于最大熵的阈值分割法提取虹膜图像（2）用直方图均衡化技术增强虹膜图像纹理（3）利用Canny边缘检测算子对图像进行检测，使其纹理特征直观化。一个完整的虹膜识别系统：虹膜图像采集单元图像预处理单元特征提取单元模式匹配单元原始眼图像如下图所示：利用基于最大熵的阈值分割法提

取虹膜图像1.熵的概念熵是信息论里中的基本概念，理论上是指某个元素的平均信息量，即平均每个符号所能提供的信息量。它只与各符号出现的概率有关。在信息论中熵的定义为：式中，p(x)是事件x发生的概率，H指平均每个符号提供的信息量。

如果从图像分析的角度来理解上述公式，则x是图像的某一灰度值，p(x)是图中灰度值x出现的概率。最大熵阈值分割法就是求使H取最大的灰度值x,并把x作为用来分割的阈值。设图像分n个灰度级，则在数字图像中上述工式可以写成：

基于最大熵的阈值选取思想进行虹膜定位的算法本文中所使用的虹膜图像的灰度级为256，我们需要做的是将一幅图像分出三部分，即瞳孔区域（pupil:灰度值<T1）、虹膜区域（iris:T1<=灰度值<T2）和其他区域(others:灰度值>T2).以图像中各灰度值出现的频数作为取得该灰度级的概率，则上述三个区域所包含的灰度级的概率和分别为：瞳孔区域：虹膜区域：其他区域：三个区域所包含灰度级的概率

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