[发明专利]一种基于最大类间方差和灰度信息的虹膜定位方法

摘要

本发明采用类间方差结合图像的灰度信息实现对虹膜内外边界的快速定位。首先通过分块，提取感性趣的瞳孔区域，接着对对提取的瞳孔区域采用类间方差求得瞳孔的二值化阈值，再通过搜索边界点并进行曲线拟合对虹膜内边缘进行了精确定位；然后根据瞳孔的位置参数以及一些先验知识提取虹膜外边界的感兴趣区域，对所选区域中值滤波和一阶梯度变换后，采用局部梯度积分法确定虹膜外边界，最后通过圆拟合确定虹膜外边界参数。本方法，避免了图像二值化对直方图的依赖，同时通过只处理感兴趣区域，而不是整幅图像，大大提高了图像定位时间，实验表明算法的鲁棒性和定位效率都能满足图像实时处理的要求。

主权项

1、一种基于类间方差和灰度信息的虹膜定位方法，其特征在于其包括下列步骤：步骤1、通过摄像装置，对人眼中的虹膜进行图像采集，得到含有虹膜图像的原始灰度图像；步骤2、选取适当的形态学结构元素对图像进行形态学的闭操作运算，以减小光斑和睫毛的影响；步骤3、自上而下选取一定的行对图像进行分块计算各块的灰度值，找到灰度和值最小块的行坐标位置，然后根据该位置在水平的行像素方向上提取包含瞳孔的感兴趣区域块B_a；再在对应的进行形态学运算前的图像中提取图像块B_b；步骤4、针对可能存在的浓而长的睫毛对瞳孔定位的影响，将B_a块与B_b块进行叠置分析，得到相应的目标区域B_e块，以获得丰富的睫毛细节特征；对B_e块中各像素的灰度值B_e(i，j)设置一判别门限Δ_g，找到使B_e(i，j)≥Δ_g的对应的像素点，然后分别在B_b与B_e中对这些对应的像素点进行标记；而B_e(i，j)＜Δ_g的对应点的灰度值不变，图像块B_b就变成B_b′块，B_e变成B_e′；步骤5、在图像块B_b′中按照一定的列对其进行分块，对各块灰度值求和，找到其值最小的块的列坐标位置，根据该位置，提取包含瞳孔的感兴趣区域块Bp；步骤6、采用类间方差法确定瞳孔的二值化阈值(τ_p)，对Bp块进行二值化运算，大于阈值τ_p的象素点的灰度值赋为1，小于阈值τ_p的象素点的灰度值赋为0；步骤7、在二值化后的图像中找到灰度值为0的面积的8-邻域的最大连通域，将其它灰度值为0的像素点的灰度值设为1，再对此图像进行填充和形态学的闭运算；步骤8、考虑到可能存在眼皮、睫毛以及光斑的干扰，影响瞳孔的上半部分区域，但是其下边缘的轮廓信息基本不受影响，采用瞳孔二值图像的下边缘轮廓来定位虹膜的内边界；在瞳孔的下半部分边界中找到是瞳孔下边缘边界点坐标(x_i，y_i)，i＝1，2，…，n；n＞＞3，n为边界点总个数；步骤9、由于瞳孔的内边缘非常类似于一个圆，因此，对步骤7中得到的一系列瞳孔边界点进行圆拟合，具体来说：圆方程为x²+y²+cx+dy+e＝0，c，d和e是关于圆曲线的半径和圆心坐标点的参数，(x，y)为圆曲线上的点的坐标值，那么相对于这些坐标点的最佳圆曲线就是使误差方差和最小；误差方差和的公式为：ϵ2=Σi(xi2+yi2+cxi+dyi+e)2,]]>其中，ε²是指误差方差和，(x_i，y_i)是上步骤中找到的瞳孔边界点的坐标，最后得到瞳孔的精确圆心(x_p，y_p)和半径r_p；步骤10、根据瞳孔的位置坐标选择感兴趣的可能存在的虹膜外边界的区域，选择的左右区域进行中值滤波处理后再进行水平方向的一阶差分运算：Gy(xi)=f(xi,y)-f(xi,y+1);yL0<y<yL1f(xi,y+1)-f(xi,y);yR0≤y<yR10;f(xi,y)-f(xi,y+1)<0andyL0<y<yL10;f(xi,y+1)-f(xi,y)<0andyR0≤y<yR10;others,]]>其中，x_i表示所选区域的第i行坐标，G_y(x_i)表示在第x_i行对纵坐标y求梯度，f(x_i，y)表示在坐标(x_i，y)的像素灰度值；y_L0、y_L1是根据瞳孔中心位置在瞳孔左侧选取的关键的虹膜外边界区域的列坐标界限，而y_R0、y_R1是在右侧选取的关键的虹膜外边界区域的列坐标界限；步骤11、分别对梯度变换后的左右两侧的关键区域的每一行求梯度积分，积分区间选为七个像素，对于离散的变量梯度积分即为求梯度累加和，再求出每一行左右两个所选区域的梯度积分的最大值和则分别找到取得最大梯度和值的区间，Max(Σy=j0j0+6Gy(xi))=SLmax(i);j0=yL0,yL0+1,....,yL1-6andyL0≤y<yL1SRmax(i);j0=yR0,yR0+1,....,yR1-6andyR≤y<yw,]]>G_y(x_i)，y_L0、y_L1和y_R0、y_R1，y与步骤10中相同；表示在左右所选的区域中第i行的像素分别在坐标区间[j₀，j₀+6]的梯度积分的最大值；步骤12、根据上步骤中找到的梯度和值的区间值，确定对应的第i行像素左右的边界点的坐标，左侧区域外边界点的可能坐标：YLi=[j0+(j0+6)]2,yL0≤j0≤yL1-6XLi=xi,]]>右侧区域外边界的可能坐标：YRi=[j0+(j0+6)]2,yR0≤j0≤yR1-6XRi=xi,]]>y_L0、y_L1，y_R0、y_R1，j₀和x_i与上步骤相同；(X_Li，Y_Li)表示左边区域虹膜外边界的坐标；(X_Ri，Y_Ri)表示右边区域虹膜外边界的坐标；步骤13、由于虹膜的外边界类似与一个圆，对上步骤中确定的外边界点按照类似于步骤9中的方法和原理对外边界进行圆拟合，从而得到虹膜外边界的位置参数圆心(xo，yo)和半径ro，从而定位出虹膜的内外边缘，完成了虹膜定位。