[發明專利]一種從視頻流中選取到了質量合格的虹膜圖像的方法

無效

• 申請號: 200810030096.0
• 申請日: 2008-08-07
• 公開（公告）號: CN101339603A
• 公開（公告）日: 2009-01-07
• 發明（設計）人: 馬爭;駱麗
• 申請（專利權）人: 電子科技大學中山學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 中山市科創專利代理有限公司
• 代理人: 尹文濤

【技術領域】

本發明屬于圖像處理技術領域，主要涉及生物特征鑒別中的一種從視頻流中選取到了質量合格的虹膜圖像的方法。

【背景技術】

在信息技術高度發展和電子業務廣泛應用的現代社會，信息安全已經滲透到人們日常生活的每一個方面。因此可用于身份鑒別、保護信息安全的生物特征識別技術越來越受到人們的重視。與傳統的方法相比，生物特征識別的優點是不會丟失、遺忘和偽造，是安全而快速的鑒別方式。虹膜識別技術是一種新興的生物特征識別技術，與其它生物特征識別技術相比具有以下幾個優點：穩定性、唯一性、高可靠性和非接觸性，這些特點使得虹膜識別在公安、國防、金融、保險、醫療衛生、計算機網絡等各個領域中具有非常廣闊的應用前景。隨著數字信號處理技術和圖像處理技術的發展，虹膜身份識別系統已經日趨成熟。詳見文獻：John?G.Daugman，“How?Iris?Recognition?Works，”IEEETransaction?on?Circuits?and?Systems?for?Video?Technology，Volume?14，Issue?1，pp.21-30，2004和文獻：John?G.Daugman，“High?ConfidenceRecognition?of?Persons?by?Iris?Patterns，”The?Proceeding?of?IEEE?35^thInternat?ional?Carnahan?Conference?on?Security?Technology，pp.254-263，2001所述。

虹膜圖像質量評估是自動虹膜識別系統中的一個非常重要的環節，它確保了采集過程中得到滿足質量標準的圖像。實際中，由于拍攝時采集設備的焦距問題，拍攝瞬間眼球的轉動問題，以及眼瞼和睫毛對虹膜的部分遮擋，常常使采集的虹膜圖像無法進行后續的特征提取。目前已有的算法中還沒有提出一種有效的虹膜圖像質量評估模型，因此我們旨在建立一套通用可行的評估模型，詳見文獻：Chen?Ji，Hu?Guangshu，“Iris?Image?Quality?Evaluation?basedon?Wavelet?Packet?Decomposition，”Journal?of?Tsinghua?University(Sci&Tech)，volume?43，no.3，pp.377-380，2003。

目前已有虹膜質量評估方法有：

(1)基于快速傅立葉變換的方法。它對虹膜區域上的兩個矩形塊內的像素點進行二維快速傅立葉變換，然后通過對其高頻、中頻和低頻能量的統計，分析圖像是否清晰和存在睫毛遮擋。該模型的通用行不強，容易將紋理較少的清晰虹膜圖像誤判為低質量虹膜圖像。詳見文獻：Li?Ma，Tieniu?Tan，YunhongWang，Dexin?Zhang，“Personal?Identification?based?on?Iris?TextureAnalysis，”IEEE?Transactions?on?Pattern?Analysis?and?MachineIntelligence，volume.25，no.12，pp.1519-1533。

(2)基于小波包分解的方法。它選取紋理高頻分量分布最集中的子頻帶作為特征子頻帶，以其能量作為判別圖像質量的準則。該方法的缺點是無法判斷因睫毛遮擋而存在問題的虹膜圖像。詳見文獻：Chen?Ji，Hu?Guangshu，“Iris?Image?Quality?Evaluation?based?on?Wavelet?PacketDecomposition，”Journal?of?Tsinghua?University(Sci&Tech)，volume43，no.3，pp.377-380，2003。

上述的虹膜圖像質量評估方法的通用性都不強，無法滿足自動虹膜采集系統中選取高質量圖像的要求。

【發明內容】

本發明的任務是建立一套通用性比較強的從視頻流中選取到了質量合格的虹膜圖像的方法。

本發明的目的是這樣實現的：

一種從視頻流中選取到了質量合格的虹膜圖像的方法，其特征在于其包括下列步驟：

步驟1、通過攝像裝置，對人眼中的虹膜進行圖像采集，得到含有虹膜圖像的原始灰度圖像；