一種快速有效的虹膜定位方法

楊秀 張軒雄

摘 要：虹膜定位是虹膜識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)重要步驟，后續(xù)處理步驟均取決于其準(zhǔn)確性。針對(duì)傳統(tǒng)虹膜定位方法的局限性，設(shè)計(jì)了一種由粗到精的算法，解決計(jì)算成本問題的同時(shí)達(dá)到可接受的精度要求。利用灰度投影法和自適應(yīng)閾值將虹膜圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像實(shí)現(xiàn)虹膜內(nèi)邊界的粗定位，再用Canny算子對(duì)邊緣進(jìn)行檢測(cè)精定位，然后根據(jù)定位結(jié)果結(jié)合矩形檢測(cè)模板對(duì)外邊界進(jìn)行粗定位，使用Daugman圓盤算子檢測(cè)虹膜外邊界進(jìn)行精定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能準(zhǔn)確快速地定位虹膜區(qū)域。

關(guān)鍵詞：閾值;Cannny算子;矩形檢測(cè)模板;虹膜定位;灰度值

DOI：10. 11907/rjdk. 182004

中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）001-0061-04

Abstract： Iris localization is an important step in the iris recognition system，whose speed and accuracy affect all the subsequent processing steps. In view of the limitations of traditional iris localization methods，a coarse to fine algorithm is designed to solve the computational cost and attain admissibility accuracy. It employs gray projection algorithm and uses an adaptive threshold to convert the iris image into a binary image to achieve coarse positioning of the inner boundary of the iris，and then it uses the Canny operator to perform fine positioning of the iris inner boundary. According to the positioning results of the inner boundary of the iris， the outer boundary of the rectangle detection template is coarsely positioned. Daugman's disc operator is used to detect the outer boundary of the iris to precisely locate the outer boundary. The experimental results show that the algorithm can accurately and quickly locate the iris region.

0 引言

隨著人們對(duì)信息安全的日益重視，傳統(tǒng)意義上的身份識(shí)別手段已經(jīng)不能滿足人們的需求 [1]，由此催生了基于生物特征的身份識(shí)別技術(shù)?，F(xiàn)有生物識(shí)別技術(shù)中，虹膜識(shí)別技術(shù)由于極高的精度和穩(wěn)定性受到用戶青睞，具有巨大的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿2-4]。

由于虹膜區(qū)域具有很好的環(huán)狀生理特點(diǎn)，虹膜的內(nèi)外邊界都近似圓形[5]，因此虹膜定位算法旨在從原始圖像定位到環(huán)形的虹膜區(qū)域，虹膜定位問題就轉(zhuǎn)化為定位虹膜圓形內(nèi)外邊界問題。定位精度對(duì)后續(xù)步驟如虹膜歸一化、特征提取和匹配有很大影響，精確的虹膜定位可以實(shí)現(xiàn)高性能的特征提取和識(shí)別[6]。因此，虹膜定位是虹膜圖像預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，也是保障后續(xù)工作有效進(jìn)行的前提條件。

經(jīng)典虹膜定位方法有：①Daugman[7]使用積分微分算子，搜索圖像域上徑向?qū)?shù)的最大角度積分，但該算法定位容易受到噪聲的干擾而產(chǎn)生局部極值;②Wildes[8]提出后來由Masek[9]采用Hough變換進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到虹膜內(nèi)外邊界，此算法內(nèi)存占用較大且對(duì)圖像中的噪聲點(diǎn)不敏感，計(jì)算成本較高。近年來新的虹膜定位算法有：葉學(xué)義等[10]提出先用濾波方式對(duì)虹膜圖像進(jìn)行平滑處理，然后分析平滑處理后得到的灰度直方圖，最后通過投票機(jī)制實(shí)現(xiàn)虹膜定位，但該算法定位精度容易受到噪聲影響。苑瑋琦等[11]提出使用結(jié)合灰度值求和算子的邊界檢測(cè)模板方法定位虹膜，該方法雖然提高了定位速度，但容易受到噪聲干擾。

本文提出一種從粗到精的策略，使用Canny算子與Daugman圓盤算子結(jié)合的定位方法以降低計(jì)算成本，提高定位速度并實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜的精確定位。首先利用灰度投影法和自適應(yīng)閾值，將虹膜圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像實(shí)現(xiàn)瞳孔的粗定位，瞳孔的精定位則采用Canny算子檢測(cè)邊緣，再使用矩形檢測(cè)模板對(duì)虹膜外邊界進(jìn)行粗定位，最后使用Daugman的圓盤算子實(shí)現(xiàn)虹膜外邊界的精確定位。

1 虹膜定位

1.1 虹膜內(nèi)邊界定位

1.1.1 內(nèi)邊界粗定位

由于瞳孔、虹膜、鞏膜這3部分的灰度值相差明顯[12]，并且瞳孔的灰度值遠(yuǎn)低于其它區(qū)域的灰度值，所以根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)先用灰度投影法和自適應(yīng)閾值將原始圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像從而分離出瞳孔部分。在二值化時(shí)閾值大小會(huì)影響到粗定位效果[13]，如果閾值選擇過大會(huì)得到較少信息，閾值選擇過小則會(huì)留下較多噪聲。因此，先根據(jù)原始圖像的灰度直方圖選取閾值。如果像素點(diǎn)的灰度值小于T，則將該像素點(diǎn)的灰度值置為0，如果像素點(diǎn)的灰度值大于T，則將該像素點(diǎn)的灰度值置為255，由此得到瞳孔部分，實(shí)現(xiàn)虹膜內(nèi)邊界的粗定位，實(shí)際上也是瞳孔的粗定位，處理結(jié)果如圖1所示。

1.1.2 內(nèi)邊界精定位

根據(jù)瞳孔粗定位結(jié)果，在瞳孔的粗定位區(qū)域內(nèi)使用Canny算子對(duì)瞳孔邊界進(jìn)行邊緣檢測(cè)，再用最小二乘法擬合確定瞳孔的圓心和半徑，這樣就完成了對(duì)內(nèi)邊界的精定位，實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）用高斯濾波器對(duì)待處理的圖像進(jìn)行平滑處理，去除噪聲。

（2）用一階偏導(dǎo)數(shù)的有限差分求出濾波后圖像梯度的方向以及幅值：

（3）將圖像局部梯度變化最大的點(diǎn)保留，對(duì)梯度幅值做非極大值抑制處理。如果沿梯度方向上（i，j）像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度A（i，j）小于其兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，就認(rèn)為該像素點(diǎn)（i，j）為非邊緣點(diǎn)，將A（i，j）置為0[14]。

（4）雙線性閾值處理。對(duì)非極大值抑制圖像進(jìn)行雙閾值化，設(shè)定高閾值[T1]和低閾值[T2]。經(jīng)[T2]閾值化處理后邊緣信息較多，將這些邊緣連成輪廓。[T1]閾值化處理后得到的圖像邊緣信息較少，用來補(bǔ)全邊緣信息，這樣就得到了虹膜內(nèi)邊界上的點(diǎn)[（xi，yi）]。

（5）對(duì)得到的邊界點(diǎn)（x_i，y_i）用最小二乘法進(jìn)行擬合[15]，計(jì)算出虹膜內(nèi)邊界的圓心和半徑參數(shù)。

經(jīng)過以上步驟的處理，虹膜內(nèi)邊界的定位結(jié)果如圖2所示。

1.2 虹膜外邊界定位

1.2.1 外邊界粗定位

由于虹膜與鞏膜像素的灰度值相差較大，在虹膜內(nèi)外邊界處的像素點(diǎn)灰度值變化較快，而在虹膜區(qū)域內(nèi)和鞏膜區(qū)域內(nèi)灰度值變化較慢[16]，所以設(shè)計(jì)一個(gè)矩形檢測(cè)模板以及一個(gè)經(jīng)驗(yàn)閾值，使用矩形檢測(cè)模板掃描虹膜圖像[17]，檢測(cè)模板中像素點(diǎn)灰度值的變化，即可粗略確定虹膜外邊界。具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

其中[P1]、[P2]為相鄰兩個(gè)矩形檢測(cè)模板的灰度值均值。虹膜內(nèi)圓的半徑比外圓半徑大概小60-90個(gè)像素點(diǎn)，依此可以移動(dòng)距離來減小計(jì)算量。如果某個(gè)檢測(cè)模板的[？P]和[？V]超過了所設(shè)定的閾值，表明這個(gè)檢測(cè)模板此時(shí)處于外邊界上，這樣就可確定位于虹膜外邊界上的矩形檢測(cè)模板。

（2）分別在矩形檢測(cè)模板的中線上選擇等距離的4個(gè)點(diǎn)作為邊界點(diǎn)，這樣得到16個(gè)邊界點(diǎn)：[（xi，yi），i∈（1，16）]。在這16點(diǎn)中隨機(jī)選取15個(gè)點(diǎn)，將這15點(diǎn)分成5組，每組的3個(gè)點(diǎn)要分別取自3個(gè)不同的矩形檢測(cè)模板。根據(jù)三點(diǎn)確定一個(gè)圓的原理，以上處理會(huì)得到5個(gè)可能的外邊界圓，對(duì)這5個(gè)圓的圓周參數(shù)取均值，完成虹膜外邊界的粗定位，獲得圓周參數(shù)[（x1，y1，r1）]，如圖4所示。

1.2.2 外邊界精定位

根據(jù)虹膜外邊界粗定位結(jié)果，再用式（3）所示的Daugman微積分算子處理，準(zhǔn)確定位到虹膜的外邊界和上下眼瞼部位，減少了計(jì)算量[18-19]。通常情況下，睫毛與眼瞼的遮擋會(huì)不同程度地影響虹膜的外邊界部分，所以要注意對(duì)積分區(qū)域的選取。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與算法比較

本文算法在Matlab R2014a環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)，并在虹膜圖像數(shù)據(jù)庫CASIA1.0[20]中進(jìn)行測(cè)試。CASIA1.0共有108只眼睛的756張圖像樣本，圖像像素大小為320×280，該庫是一個(gè)高質(zhì)量的圖像庫[21]。從CASIA1.0庫中選取324張圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，運(yùn)用本文算法分別與Daugman的圓盤算子檢測(cè)法和wildes的Hough變換算法進(jìn)行仿真比較，實(shí)驗(yàn)室結(jié)果如表1所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)定位算法相比，本文的虹膜定位算法不僅縮短了定位時(shí)間，而且保證了定位準(zhǔn)確性。

3 結(jié)語

本文分析對(duì)比了經(jīng)典的Daugman圓模板算法和Wildes的Hough變換算法以及葉學(xué)義和范瑋琦提出的算法，通過分析這幾種虹膜定位方法的優(yōu)勢(shì)與不足，提出一種基于小范圍搜索由粗到精的邊緣檢測(cè)定位方法。通過選取合適的閾值能夠減小計(jì)算成本，由粗到精的算法與傳統(tǒng)方法相比能獲得更多的邊緣信息，并且噪聲干擾不明顯。實(shí)驗(yàn)證明該方法不但解決了計(jì)算成本問題，還達(dá)到了可接受的精度，是一種有效的虹膜定位方法。另外，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)如果圖像質(zhì)量較差，比如閉眼、半閉眼等，會(huì)難以達(dá)到很好的定位效果，因此圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是下一步需要研究的課題。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）