一种虹膜内外轮廓检测方法

轮廓检测方法， 用灰度投影方法估计虹膜 内边缘 圆心位置； 使 然后采 用边缘检测方法得到虹膜边 缘 图像 ， 用 Ｈ ｕｈ变换 准 确检 测 虹膜 内轮 廓 ； 使 ｏｇ 最后 使 用一 维信 号检 测 确 定 虹 膜 外 边缘 点 同 时
使 用 Ｈｏｇ ｕｈ变换检 测 虹膜 外轮 廓 ． 实验 结果表 明 ， 该方 法 能够有 效检 测 出虹 膜 内外轮 廓 ．
当前 应 用最 为方便 和 精确 的一种 ． 膜识 别技 术被 虹
广泛 认 为是二 十 一世 纪 最具 有 发 展 前 途 的 生物 认
组向量（ Ｙ ｒ 作为虹膜边缘 的圆心和半径 ， ，， ） 然后 对其 增 加 修 正 因 子 之 后 来 求 虹 膜 的 内半 径． Ｗｉ ｅ 提出又一经典算法 ， ｌｓ ｄ 它采 用边缘检测加 Ｈ ｕｈ变换 的 方 法 检 测 虹 膜 内外 轮 廓 ． ｏ ｙｒ４ ｏｇ Ｂ ｗ ｅ【 Ｊ
（） ｂ
图 ７ 边缘检测得到虹膜 的边缘 图像
２３ Ｈ ｕｈ ． 。ｇ 变换检测虹膜 内边缘
周 ｃ上一 （ ｙ一６） 。：：， （） ８
在虹膜图像上 ， 中心在（ ，。 ， 径是 的圆 ｂ） 半
根据粗定位 的瞳孔圆心我们可以确定瞳孑 圆 Ｌ
第 ３期
刘晓敏 ， ： 等 一种虹膜 内外轮廓检测方法
量 积分算 子 定义 如下 ：
Ｍ（，（ ‘、 ａ ｝） ， ｘ Ｇ ｆ ｒ
ｒ ｃ ｙ Ｊ ＇ ・ｃ
ｌ（ ２ 虹 膜 内外 轮 廓 检 测 １ ）
本文介绍了一种有效 的虹膜 内外轮廓检测方 法， 如图 ｌ 所示 ， 首先输入虹膜图像 ， 然后框 图项分 别对 轴方向， 轴方 向作灰度投影大致确定瞳孑 Ｙ Ｌ 圆心． 接下来进行边缘检测 ， 在得到 的边缘图像上 使用 Ｈ ｕ ｈ ｏ ｇ 变换检测虹膜 内轮廓． 确定内轮廓后 ，
识别 方法 ． 文 提 出了一 种有 效 的虹膜 内外 轮廓 检 本
测方 法 达到 了很 好 的性 能 ．
膜识别的准确性． 目前已经有一些成熟的算法检ｉ 贝 ０ 虹膜内外轮廓 ， 但是针对不同数据库不同算法性能
是不一样 的． 最经典 的虹膜 内外轮廓 检测方法是 Ｄ ｕｍａ 出的环量 积 分算 子确 定 虹膜 外 轮 廓 ， ａｇ ｎ提 环
４３ １
根据内轮廓确定虹膜所在大致 区域 ， 在该区域沿着 水平方向扫描虹膜 图像计算它的外轮廓边缘点 ， 最 后使 用 Ｈｏｇ ｕｈ变换 检测 虹 膜外 轮廓 ．
（
输虹 图 入膜像
灰 度投 影 粗 定 位 虹 膜 内轮 廓
二
该算法 利用梯度算子检测虹膜的内边缘点 ， 梯度 是 图像处 理 中最 为 常用 的一 次微分 方法． 图 设 像 ，） Ｙ 在点（ Ｙ ，）的梯度矢量 为 Ｇ ［
证技术 ， 未来 的安防 ， 国防 ， 电子商务等多种领域的 应 用也必 然会 以虹膜 识别 技术 为重 点． 种趋 势现 这 在 已经在全球各地的各种应用 中逐渐开始显现出 来， 市场应用前景非常广阔． 然而 ， 虹膜内外轮廓检测是虹膜识别技术 中最 重要的一个步骤 ， 准确检测虹膜 内外轮廓将保证虹
２ 梯度的幅度用 Ｇ ，） ） ［ Ｙ ］表示 ， 由下式 并
（
输检虹 图 出测膜像
图 １ 虹膜 内外轮廓检测过程
）
Ｇ ）＝（ （ ｝ （ Ｅ ］［ ） ｆ （ 善＋ ５ ）
梯度的大小就是 厂 Ｙ 在其最大变化率方向 （ ） ， 上的单位距离所增加 的量． 我们知道图像函数， ， （
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佳 木 斯 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
２ １ 年 ０１
输 入 图像
３ ３ 卷 积 核 ＊
一
２ Ｏ ２
８
８ ８
图 ４ 卷积核
设 原 图像 为
１ １ １ １ １
图 ５ 原始数据
经 过模 板操 作 后 的 图像 为
，
，…
、２
式 中Ｇ ｒ １ （ ）＝
，
一（
Ｚｒ ， Ｏ
／ ７ｒ ２ｒ ｃ
） 中心为 ｒ 标 是 ｏ
准差为 的高斯 函数 ， 代表卷积 ， 代表 中心为 ｓ
（ ，。 ， Ｙ） 半径为 ｒ 的圆的圆弧 ， Ｄ ｕｍ ｎ 的 在 ａｇ ａ ¨
系统中， ｘ ｙｒ 在 ，， 空间中寻求使上述算 子最小的一
关键 词 ： 虹 膜识 别 ； 灰度 投 影 ； ｏ ｇ Ｈ ｕ ｈ变换 ； 边缘检 测 中图分 类号 ： Ｔ ３ １４ Ｐ ９ ． 文献 标识 码 ： Ａ
ｌ 国内外虹膜 内外轮廓检测发展现状
虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种． 在 包括 指纹 在 内 的所 有 生物 识别 技 术 中 ， 膜识 别是 虹
摘 要 ： 虹膜识别技 术是人体生物识别技术的一种 ， 它作为重要 的身份鉴 别特征具有唯一性 ， 稳 定性 ， 可采 集性 和 非侵 犯 性 等优 点． 脸像 ， 音 等 身份 鉴 别 方 法相 比 ， 膜 具 有 更 高 的 准确 与 声 虹 性． 而虹膜 内外轮廓提取是虹膜识别技 术不可缺少的关键步骤 ． 文章介绍 了一种有效的虹膜 内外
）（）的度值 ［ ） （ ， 在 ， 梯幅为（ 等】 点 ｙ ＋）其 Ｔ
方ｒ ｊ图过运灵 向【‘ 像梯算敏 口 可 经度能 ｃ 见 留
的检测 出边 界线 ． 图像 边缘 提 取 中 ， 在 使用 ｓｂｌ ｏ ｅ算
『 ］ － （ ）
子检测边缘 ， ｂｌ ｓ ｅ 梯度算子是先做加权平均， ｏ 然后 再差 分 ， 即 Ａ （ ，）＝ ［ ｆ ｘ） ， 一１Ｙ＋１ ， ）＋２ （ ， ｆ Ｙ＋１ ） ＋ ＋１Ｙ＋１ ］一［ ， ） 一１Ｙ一１ ， ） ＋２ ， Ｙ一１ ， ＋１Ｙ一１ ］ ）＋ （ ， ） （） ６ Ａ （ ，）＝［ ｆ ｘＹ 一１Ｙ一１ ２ （ 一１Ｙ ， ）＋ ， ，）
对虹膜外边界的影响． 虹膜以瞳孔圆心为中心分作 左右两个部分 ， 先扫描虹膜的左半部分并计算其梯
图 ９ 虹膜外 轮廓检测示 意图
３ 实验 结果 分 析
实验 中使 用 的 计 算 机 Ｃ Ｕ 主 频 为 ２ Ｏ Ｇ ｚ Ｐ ．１ Ｈ ，
① 收稿 日期 ：０ １一ｏ ２１ ４—０ ８ 基金项 目： 黑龙江省教育厅 （ １５ ４ ９ １５ １８ ）．
作者简介 ： 晓敏 （９０ ， ， 刘 １８ 一）女 黑龙江佳木斯人 ， 佳木斯大学信息电子技术学院讲师 ， 硕士
第 ３期
刘晓敏 ， ： 等 一种虹膜 内外轮廓检测方法
２２ 边缘 检 测确 定 内轮廓 ．
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心（ ，） ａ ｂ 选取的空间范围为 ａ∈［。 ， ＋ｓ ， 一占 ‰ ］ ｂ∈ ［。 ，ｏ ］对虹膜库 中的虹膜进行统计 Ｙ 一 Ｙ ＋占 ．
的个数 ｐ 则 图像 中瞳孔 的圆心和半径（Ｐｂ， 口， ｒ 满足 ｐ ， 的值是最大的， ｐ ） 即
ｐ ， ，
２ １ 灰度投 影 确定 内轮 廓 圆， ．
瞳孔的灰度值与其 它部分相 比非常 明显 （ 见 图２ ， ） 因此可 以用灰度投影 的方法确定 瞳孔 圆心 的坐标 （ ， ） 给定虹膜图像 ， ． 我们将该 图像向水 平方向和垂直方向分别投影 ， 每个方向投影最小值 即为瞳 孔 的圆心 坐标． 假设一幅虹膜输入图像 ，） 其在 方向的 ｙ， 灰度投 影量和在 Ｙ方 向 的灰度 投影量 的分布分别 为
第２ ９卷 第 ３期
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佳 木 斯 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ） Ｊｕ ａ ｏ ａ ｕｉ ｎｖｒｔ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏｒ ｌ ｆｉｍ ｓＵ ｉｅｓｙ（ ａ ａ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｎ Ｊ ｉ ｕ Ｓｅ ｉ
Ｖ０． ９ Ｎｏ ３ １２ ．
ｓ （）＝∑ｆｘ） ｕ ｘ ｍ （， ， ）
ｙ
（） ２
ｓ （）＝∑ ， ｕ ｙ ｍ ， ， ）
圆心 的坐标 （ ，ｏ． Ｙ）
（） ３
求得式 （ ） ２ 和式（ ）的最小值 ， ３ 即可得到瞳孔
＋
一１Ｙ＋１ ］一［ ， ）
＋１Ｙ一１ ， ）
⑥ ．
２ ，）＋ （ ， ， ） （） ７ ｓｂｌ ｏ ｅ算子有一定的噪声抑制能力 ， 在检测边 缘 时效 果 明显． 过 式 （ ）和 式 （ ）可 得 到 模 板 通 ６ ７
对存 在 的虹 膜 分 割 算 法 进 行 了 总 结 ． 陈功 等人 使 用 Ｓｂ ｌ 子 进 行 边 缘 检 测 之 后 使 用 改 进 的 ｏｅ 算 Ｈｏｇ ｕ ｈ变换 获 得 虹 膜 的 内外 边 缘 ， 良洲 也 采 陈 用 了 Ｈ ｕｈ变换 的方 法 ． ｏｇ 叶学 艺 等 人 采 用 小 尺
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文章编号 ： ０ １０ （０ １ ０ — ４ ２ ０ １ ８— ４ ２ ２ １ ）３ ０ １ － ５ ０
一
种 虹 膜 内外轮 廓 检 测 方 法①
刘 晓敏 张 ， 思 李川汇。 高 晶 ， ，
１佳木斯大学信息电子技术学院． ． 黑龙江 佳木斯 １４０ ；． ５０７２吉林大学通信工程学院． 吉林 长春 １００ ；． ３００３ 佳木斯大学应用技术学院。 黑龙江 佳木斯 １４０ ５０７
度高斯低通滤波器对 图像滤波之后采用 直方 图投 票的方式先提取外边 缘然后 提取 内边缘． 陈颖 等 人 提 出粗定位虹膜 内轮廓 ， 再精确定位虹膜 内 外轮廓． 张立云等人ｕ 还提 出对虹膜图像质量进 行评价以便得到更好 的识别效果． 对于质量较高的 虹膜 图像， 以上方法能够较好完成虹膜 内外轮廓检 测， 但是对 于 低质 量 虹膜 图像 还需 要更 有效 的虹膜
＿ 厂 、 ＼
图２ 虹膜图像灰度投影示意 图
［量 ［ ２］里忽 三 ＿ ． 采 ］ ＿ 这用 或 ０ ０ 在