[發(fā)明專利]基于頻域參數(shù)估計(jì)的離焦虹膜圖像復(fù)原方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410209111.3
• 申請(qǐng)日: 2014-05-16
• 公開（公告）號(hào): CN103971341A
• 公開（公告）日: 2014-08-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何玉青;任慧穎;王思遠(yuǎn);黃坤;侯博嚴(yán)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T7/00
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• 代理人: 暫無信息

1.一種離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，對(duì)未知參數(shù)系統(tǒng)獲取的離焦虹膜圖像在頻域計(jì)算離焦半徑并進(jìn)行圖像復(fù)原，包括以下步驟：

S1、對(duì)離焦虹膜圖像進(jìn)行傅里葉變換，得到對(duì)應(yīng)的頻域圖像；

S2、對(duì)頻域圖像中的第一個(gè)暗環(huán)以橢圓曲線進(jìn)行擬合，得到橢圓的參數(shù)；

S3、根據(jù)擬合得到的橢圓參數(shù)計(jì)算離焦半徑；

S4、初始化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，采用盲去卷積迭代的方法估計(jì)清晰虹膜圖像的傅里葉變換；

S5、對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行傅里葉逆變換得到清晰虹膜圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

S21、對(duì)頻域圖像進(jìn)行去噪、二值化、形態(tài)學(xué)處理及邊緣檢測(cè)，提取出第一個(gè)暗環(huán)；

S22、對(duì)提取出的暗環(huán)采用Hough變換的方法擬合求出橢圓參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，

步驟S21采用中值濾波對(duì)頻域圖像進(jìn)行濾波，選取合適的閾值將頻域圖像二值化，采用膨脹腐蝕等形態(tài)學(xué)處理方法處理二值化的頻域圖像，采用canny算子檢測(cè)到橢圓暗環(huán)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，

步驟S22中采用Hough變換來擬合橢圓曲線的5個(gè)參數(shù)，其中，橢圓的中心點(diǎn)位置為圖像中心，因此只需求得除了橢圓中心坐標(biāo)外的其他3個(gè)參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟S3包括：

將計(jì)算求得的橢圓曲線與公式比對(duì)，計(jì)算得出離焦彌散圓半徑r，其中M、N為圖像的大小，u、v為頻域內(nèi)的二維變量。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，所述步驟S4包括：

S41、初始化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的傅里葉變換；

S42、將模糊虹膜圖像的傅里葉變換作為估計(jì)圖像傅里葉變換的初始化估計(jì)；

S43、根據(jù)模糊虹膜圖像的灰度信息計(jì)算噪聲功率參數(shù)；

S44、采用盲去卷積的迭代方法對(duì)退化函數(shù)的傅里葉變換和估計(jì)圖像的傅里葉變換同時(shí)進(jìn)行迭代，且每一次迭代只與上一次的迭代結(jié)果和噪聲功率參數(shù)有關(guān)；

S45、當(dāng)?shù)_(dá)到停止條件時(shí)，將此時(shí)的估計(jì)圖像的傅里葉變換作為輸出的最終估計(jì)虹膜圖像的傅里葉變換。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，

步驟S43中選取虹膜圖像邊緣的幾塊區(qū)域，分別計(jì)算其均值與方差的比值，再以這幾個(gè)區(qū)域比值的均值作為噪聲功率參數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的離焦虹膜圖像的復(fù)原方法，其特征在于，

步驟S44的迭代停止條件為當(dāng)前迭代與最后兩次迭代之間的均方誤差小于設(shè)定的閾值。