穆偉斌 金 成 陳大同
(齊齊哈爾醫(yī)學院醫(yī)學技術(shù)學院 黑龍江 161006)
隨著科技的發(fā)展,如何快速、有效、安全的進行身份自動識別成為了研究的熱點之一。而人體本身就具有很多唯一性的固有生理特征,如:指紋、聲音、面部、虹膜等。其中虹膜識別因其具有高識別率、強安全性、特征唯一等特點,被廣泛的用于各級各類安全識別系統(tǒng)中。但是在虹膜采集的過程中,受采集距離、采集設(shè)備、光線、焦距、人眼轉(zhuǎn)動、瞳孔發(fā)散收縮等外界或自身生理運動等因素的影響,采集到的虹膜圖像尺寸不一且具有位移和干擾。為了使圖像更好的進行識別比對,一般識別系統(tǒng)都需對采集圖像進行圖像配準和歸一化處理。虹膜歸一化的目的就是把采集到的原始虹膜圖像調(diào)整到相同的尺寸和對應位置,已達到消除平移、旋轉(zhuǎn)和瞳孔收縮等因素對虹膜識別干擾的目的。[1]
在取得虹膜圖像時,大多數(shù)情況下虹膜內(nèi)外邊緣的圓心是不重合的,主要是因為:(1)人體生理結(jié)構(gòu)因素。醫(yī)學研究表明,人眼的虹膜并非規(guī)則的圓形,多數(shù)為橢圓形或近似于橢圓形的不規(guī)則多邊形。因此在進行邊緣擬合時,虹膜內(nèi)外邊緣的圓心會有一定偏差。(2)在取得虹膜圖像時,人眼轉(zhuǎn)動會產(chǎn)生圓心偏差。虹膜采集時攝像裝備本身的原因會造成一定的“桶形失真”,而人眼在采集圖像時不可能隨時均保持在同一位置,眼球即使轉(zhuǎn)動了一個很小的角度,在還原失真時就會產(chǎn)生一個較大的畸變。因此需要進行虹膜歸一化處理。[2]
進行虹膜識別的有效區(qū)域是虹膜內(nèi)圓與外圓圈所組成的圓環(huán)形區(qū)域,歸一化處理就是要將平面直角坐標系中的圓環(huán)變換成極坐標系中的矩形,其長寬固定為常數(shù),如圖1。
圖1 虹膜歸一化原理圖
由圖可見,歸一化后矩形的底邊為虹膜的內(nèi)圓,頂邊為虹膜的外圓。寬度代表虹膜內(nèi)外圓之間差值,公式中用r代表。長度表示圓環(huán)旋轉(zhuǎn)的角度,公式中用θ代表。
現(xiàn)有的虹膜歸一化模型就是利用虹膜的極坐標特性,將直角坐標系下的圖像轉(zhuǎn)換到直角坐標系上,模型如圖2所示[3],其公式為:
設(shè)虹膜內(nèi)圓圓心位置為I(Ix,Iy),半徑為Ri;外圓圓心位置為O(Ox,Oy),半徑為R0,則按照兩個圓心的相對位置,可以歸納為下面幾種情況:
圖2 虹膜歸一化模型
以(2)中的情況為例,其余幾種情況可以進行類似推導。由圖2所示,以內(nèi)圓圓心為中心,做與水平為θ角的射線,射線與內(nèi)外圓相交,交點分別為B(xi,yi)和A(x0,y0)。則有:
由圖2可知,若虹膜內(nèi)外圓為同心圓則無論θ角如何變化,線段AB的值應是固定不變的,但多數(shù)情況并非如此,AB的值隨著θ角的變化而改變。AB間任意一點可由A(xi(θ),yi(θ))和B(x0(θ),y0(θ))的線性組合來代表:
式中(xi(θ),yi(θ))為內(nèi)圓邊緣任一點坐標,(x0(θ),y0(θ))為外圓邊緣任一點坐標,(x(r,θ),y(r,θ))為內(nèi)外圓間任一點坐標,(xi0(θ),yi0(θ))、(xo0(θ),yo0(θ))為虹膜內(nèi)外圓的圓心,r∈[0,1],θ∈[0,π],由此將直角坐標系轉(zhuǎn)換為極坐標。
改進的算法和模型如下:
圖3 內(nèi)外圓不同心矯正模型圖從內(nèi)圓圓心到外圓的公式為:
其中ox為外圓圓心和內(nèi)圓圓心的水平距離,豎直間距離用oy表示。外圓半徑用ri表示,θ為以內(nèi)圓為中心環(huán)繞外圓的角度。內(nèi)外圓不同心矯正模型見圖3。圖中r'=r?rp,rp為內(nèi)圓即人眼瞳孔的半徑。
實驗中采用 320×280的虹膜原始圖像,進行歸一化處理前,先定義提取后的圖像尺寸為 20×240,即在歸一化時共采集240個半徑數(shù),每個半徑掃描20個點。虹膜的邊界較難區(qū)分,在掃描時較難將邊界完全正確的進行表示,故邊界點暫不進行考慮,初始定義時將r定義22。最后將第1個點與第22個點放棄。
因為兩邊界的距離是變化的,徑行取值大小不一,但間隔的比例是一致的,故將單位1除以每個半徑掃描點的個數(shù)22,接著再乘以r',得到r',內(nèi)圓圓心到歸一化采集點的距離為r=rmat+rp。
圖4 實現(xiàn)歸一化的流程圖
圖5 原始圖像和歸一化后的圖像對比
為解決在虹膜識別的過程中,采集圖像大小不一、圖像位移、眼球轉(zhuǎn)動等現(xiàn)象對虹膜識別的干擾,在虹膜定位圖像的基礎(chǔ)上一般先將虹膜采集圖像進行歸一化處理。本文對原有的虹膜歸一化算法進行了改進,研究將直角坐標系下的大小不一的虹膜采集成像變換為大小一致的極坐標,并在插值運算過程中運用雙線性插值算法,對虹膜歸一化圖像進行矯正,從而得到了較為理想的歸一化虹膜圖像。
[1]劉釗,吳海波.虹膜紋理歸一化[J].長沙民政職業(yè)技術(shù)學院學報,2009,16(2):99-101.
[2]宮雅卓,譚南虹,施鵬飛.虹膜紋理歸一化的圓心偏差校正算法[J].上海交通大學學報,2004,38(4):578-582.
[3]王才名,劉安芝.一種新的虹膜歸一化算法[J].電腦知識與技術(shù),2007(1):201.