[发明专利]一种从眼部灰度图像似然图对虹膜图像编码检索的方法

摘要

本发明公开了一种从眼部灰度图像似然图对虹膜图像编码检索的方法，首先将图像进行缩放用于生成似然图，利用似然图生成四个不同的局部特征，即均值、标准差、偏度和水平边缘，对于缩小图RD中的每个像素，这些特征都是从以该像素为中心的邻域中导出的，在一个大小为7像素的局部矩形窗口上计算均值、标准差和偏度，并充当旋转不变稀疏边缘滤波器；此外，这些滤波器还可以作为旋转不变稀疏边缘滤波器，对睫毛部分覆盖的边缘也作出处理反馈；在似然图的基础上归一化虹膜图像计算三个特征向量，最后通过特征向量对纹理特征进行编码检索。本发明中图像缩小似然图可以在保证特征不会丢失的情况下，减小图像的计算工作量，有效的提高了虹膜的检索速度。

主权项

1.一种从眼部灰度图像似然图对虹膜图像编码检索的方法，其特征在于，具体步骤为：步骤一：首先将图进行缩放用于生成似然图：让RF成为一个降尺度因子,该缩小的图像的值RD从像素Pix‑i∈Img(Pix‑I＝Pi),基于方形滑动窗口Width(W)与L＝2*RF+1像素和像素计算步幅RF两侧，对于Width的每个位置，窗口中的平均强度u被计算为计算窗口强度直方图Hist，并且图像中的相对应像素值d计算公式为步骤二：生成似然图：利用似然图生成四个不同的局部特征，即均值、标准差、偏度和水平边缘，对于缩小图RD中的每个像素，这些特征都是从以该像素为中心的邻域中导出的，在一个大小为7像素的局部矩形窗口上计算均值、标准差和偏度，并充当旋转不变稀疏边缘滤波器；此外，这些滤波器还可以作为旋转不变稀疏边缘滤波器，对睫毛部分覆盖的边缘也作出处理反馈；计算平均值为第一阶矩(M1)，并以缩小图像的补码作为输入(加权靠近眼皮较高的小阴影)；计算平均标准偏差为第二阶矩(M2)；计算平均偏度为第三阶矩(M3)；使用Prwitt算子检测水平边缘，去掉部分伪边缘，对噪声进行平滑处理，并作为似然图中水平边缘的强化；值得注意的是，即使眼睛与摄像机水平不对齐，眼皮的某些部分也会由于眼皮的弧形性质而引起生物反应，每个特征都产生一个相关的图：均值(M1)、标准差(M2)、倾斜度(M3)和水平边缘(E)图，这些逐点进行乘除地组合起来生成似然图L为有效地实现了E、M1和M2的高通滤波器和M3的低通滤波器，在L上采用了一个高度为3个像素、覆盖了L宽度30％的均值滤波器，以连接水平不相交的高似然区域，并增加了直线水平边缘部分的响应，这一操作引入了一些噪声，通过将可忽略的设置为0，可以部分消除这些噪声(比如值小于最大值0.1％到1％都可以改为0),此外，我们也将似然眼皮区域外的似然映射值设置为零；步骤三：在似然图的基础上归一化虹膜图像计算三个特征向量：首先将归一化虹膜图像分成N个图像块；然后在N中提取一组统计纹理特征，并将每个图像块的特征串联起来表示该图像；其次，利用PCA对高维特征进行压缩，挖掘其主要成分；最后，通过ITQ对纹理特征进行编码检索。