序列虹膜图像质量评价的研究

作者：陈英^*

来源：硕士, 吉林大学, 2006-04-28.

• 虹膜图像预处理
• 序列图像质量评价
• 人类视觉系统
• 感兴趣区域
• 小波变换

虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中的关键步骤,图像质量的好坏将直接影响后续识别结果的准确性。本文首先分析了单帧图像的预处理及质量评价方法,在此基础上提出序列虹膜图像自动质量评价的可行性算法。本文从活体图像检测、图像清晰度、虹膜定位、眼皮检测、睫毛检测以及综合质量评价因子等六个方面进行虹膜图像质量评价。对采集到的原始虹膜图像,根据小波分解后低频带包含了原始图像的基本信息,是原始图像内容缩略图的性质,只对低频带图像进行处理,最后把得到的参数映射回原始图像;同时结合我们的采集仪采集图像所具有的光斑特性,虹膜定位时采用先粗定位再精定位的方法,利用Canny边缘检测、Hough变换和单行梯度最大值得到虹膜内外边缘;用梯度极大值检测虹膜区域的干扰眼皮,进行曲线拟合计算干扰眼皮的面积;用自适应阈值的二值化检测睫毛,结合虹膜的内外圆参数计算虹膜区域干扰睫毛的面积;分析小波变换后的高频能量对图像清晰度进行评价。为了使主客观评价结果基本一致,本文基于人类视觉系统HVS模型在不同的处理阶段提出不同的感兴趣区ROI。在序列图像自动质量评价时,在各个不同阶段设置不同的门限,只对满足条件的图像进行进一步的评价,不满足条件的图像则舍弃,最后自动选取满足要求的图像。