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一種改進的虹膜邊界定位算法_汪良會
1 引 言虹膜定位的本質就是確定虹膜的內外邊界， 以便提取虹膜紋理的特征信息，是虹膜識別過程的關鍵一步。人眼圖像的灰度值有一定的分布規律，從瞳孔、虹膜到鞏膜， 圖像灰度值呈階梯上升變化，具有明顯的梯度變化。在虹膜定位時，可以利用這一特點，找出邊緣強度的極值點，提取虹膜的邊界點。虹膜的形狀也很特殊，具有幾何圓的形狀，是可以利用的重要信息。虹膜與鞏膜、瞳孔的邊界均可以看作圓形，這樣基于圓檢測器進行圓的檢測和基于圓方程進行邊界擬合都可以實現虹膜邊界定位，并且對于虹膜邊界間斷或不連續情況，由于形狀已知， 一旦求出圓的參數，就可以而很容易描繪出整個虹膜邊界。虹膜邊界定位主要分為兩類： 一種是將梯度圖像進行二值化處理，對于二值化邊界點采用 Hough 變換投票或者最小二乘擬合方法等進行邊界定位; 另一種是直接對梯度圖像采用微積分方法進行圓檢測實現邊界定位。Hough 變換算法和微積分算法是虹膜邊界定位中的成熟算法，定位精度高，許多文獻中介紹的方法都是這兩種方法演變而來的。但是，這些算法在定位過程中存在參數搜索范圍大、計算量大、易受圖像質量影響等問題， 在實時性方面需要改善，以滿足識別的快速性要求。針對以上問題， 提出了一種基于人眼圖像灰度分布規律的改進算法。首先在瞳孔內部找到一個圓心附近的基準點，然后以此搜尋上下左右四個方向的虹膜內邊界點， 從而確定瞳孔圓心和半徑，完成內邊界的定位;再以瞳孔圓心為基準，用類似的方法完成外邊界的定位。
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