[發明專利]一種用于虹膜識別的自動曝光控制方法及裝置

有效

• 申請號: 201310456326.0
• 申請日: 2013-09-29
• 公開（公告）號: CN103491312A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 高俊雄;易開軍
• 申請（專利權）人: 武漢虹識技術有限公司
• 主分類號: H04N5/235
• 分類號: H04N5/235;G06K9/00
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立

技術領域

本發明涉及一種自動曝光控制方法，特別涉及一種用于虹膜識別的自動曝光控制方法及裝置。

背景技術

生物識別是用生物特征識別個人身份的一種技術。生物特征包括指紋，手形，視網膜，虹膜，人臉等，以及人類的行為特征，包括簽名、語音、步態、擊鍵和其他。虹膜因其唯一性、穩定性和安全性，逐漸成為一個最有效的生物識別特征。由于高效可用和準確的虹膜識別算法的出現，基于虹膜的自動身份識別和驗證系統在過去幾年越來越受歡迎。虹膜識別過程大體上分為5步：第一步，用相機或光學掃描儀采集虹膜圖片；第二步，虹膜內外邊界的分割與定位；第三步，虹膜規范化；第四步，虹膜編碼的特征提取；最后一步，特征匹配。在這些步驟中，第一步虹膜圖片采集是最基礎的一步，因為這一步的好壞將直接影響虹膜分割的效果，并最終導致對虹膜識別系統應用領域的限制。

人眼反射光中，虹膜的亮度介于瞳孔與鞏膜之間。常規的虹膜識別系統利用人眼或人臉的亮度特性進行曝光，因此，獲得的虹膜圖像中，虹膜區域所占的灰度范圍比較小，丟失了很多紋理細節特征。虹膜識別就是利用每個人眼的虹膜紋理的差異，對虹膜紋理進行編碼，以虹膜的編碼表征人的身份的技術。虹膜圖像質量越高，紋理細節就越多，編碼的準確率就增加；而常規識別系統得到的虹膜區域的灰度信息丟失較多，影響了編碼的準確性。虹膜區域相對整只眼睛來說較小、顏色灰度介于瞳孔和鞏膜之間，有些人眼的虹膜邊界不容易提取。采集高質量的虹膜圖像如此重要有兩個原因：第一，作為虹膜識別系統的輸入信號，虹膜圖像的內容限定了用于特征提取與匹配的圖像內容，而這與識別精度直接有關第二，速度經常是實際應用中的瓶頸，高質量的虹膜圖像刪除了非虹膜部分的信息，避免虹膜識別過程中對無用信息的比對，從而大幅度地提高了虹膜識別系統的速度。

人眼反射光中，虹膜的亮度介于瞳孔與鞏膜之間。常規的虹膜識別系統利用人眼或人臉的亮度特性進行曝光，因此，獲得的虹膜圖像中，虹膜區域所占的灰度范圍比較小，丟失了很多紋理細節特征，所以采用這種方法是很難用普通的CCD鏡頭捕獲到高質量的虹膜圖像。現有的虹膜識別設備中都是采用昂貴的圖像采集設備來獲取高質量的虹膜圖像。對輸入圖像的約束必然導致是在圖像采集期間過程中對用戶的約束，從而限制了該項技術的普及性。很顯然，一個集價格低廉、使用簡單方便、數據處理速度快而且魯棒性好等優點的非接觸式高質量虹膜圖像采集系統是備受期待的。

然而，在本發明之前，傳統的識別系統中，采用直方圖匹配的方法擴大虹膜紋理的灰度范圍，對圖像進行二值化處理，將虹膜以外的區域的灰度值分別處理為0和1，然后再將處理后的灰度直方圖拉伸，使其灰度等級分布范圍為0-255。但是這種方法做法并不能恢復丟失的紋理特征，對提高虹膜紋理對比度效果不佳。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種能恢復丟失的虹膜紋理特征、提高虹膜紋理對比度的用于虹膜識別的自動曝光控制方法及裝置。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：一種用于虹膜識別的自動曝光控制方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取CCD圖像傳感器采集到的人眼圖像信號；

步驟2：對人眼圖像信號做灰度處理，得到灰度直方圖信號；

步驟3：對灰度直方圖信號做積分處理，得到帶有虹膜分布區域的積分圖像信號；

步驟4：將積分圖像信號發送給自動曝光控制電路，自動曝光控制電路調節積分圖像信號的曝光時間和偏移量，得到虹膜圖像。

本發明的有益效果是：算法簡單，計算量小，效果好，能夠快速精確地得到高質量的虹膜紋理圖像；使用簡單，對使用者沒有技術要求；成本低，所有部件都是虹膜識別系統中的基礎部件，沒有額外開支；使用FPGA處理圖像數據，速度快，耗時小；自動調節曝光時間，在光線不好的條件下也能得到高質量的虹膜圖像；調節曝光時間的過程中可以檢測瞳孔大小的變化。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進。

進一步，所述步驟4進一步包括：

步驟4.1：自動曝光控制電路中的FPGA根據與灰度直方圖信號鄰近的第二閾值計算曝光時間；

步驟4.2：自動曝光控制電路中的相機信號處理器將積分圖像信號根據曝光時間進行初次放大，得到初次放大圖像信號；

步驟4.3：自動曝光控制電路中的相機信號處理器利用可編程控制放大器對初次放大圖像信號進行放大，得到二次放大圖像信號；

步驟4.4：自動曝光控制電路中的FPGA根據與灰度直方圖信號鄰近的第一閾值計算偏移量；