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    虹膜腸環(huán)圖像分類方法研究

    2023-11-07 11:35:36姜雨彤邢鑫張波
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年26期
    關(guān)鍵詞:分類區(qū)域檢測(cè)

    姜雨彤,邢鑫,張波

    (沈陽化工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,遼寧沈陽 110142)

    0 引言

    虹膜作為重要的生物特征之一,在虹膜診斷中,虹膜卷縮輪在虹膜中的位置分布可以表示腸環(huán)的診斷信息[1]。卷縮虹膜圖像的種類復(fù)雜,有效的虹膜圖像分類在虹膜識(shí)別和虹膜診斷中都有著重要的意義,由于虹膜卷縮輪在虹膜中的位置分布不固定,且卷縮輪外部的紋理分布也因人而異,不同的紋理分布代表著不同的虹膜亞健康狀態(tài),因此,從卷縮輪的位置分布進(jìn)行研究,進(jìn)行了虹膜腸環(huán)的位置分類方法。基于卷縮輪位置分布的分類:根據(jù)卷縮輪的位置分布特點(diǎn)對(duì)整個(gè)虹膜區(qū)域進(jìn)行劃分,將虹膜圖像分為窄小類、適中類和寬大類,通過統(tǒng)計(jì)卷縮輪邊界點(diǎn)最多的分布區(qū)域來確定虹膜圖像的類別。卷縮輪外部紋理是否平滑可以判斷該虹膜是否為健康類虹膜,卷縮輪外部不同的紋理類型也代表了虹膜不同的亞健康狀態(tài)[2]。在虹膜識(shí)別過程中,有效的虹膜圖像分類也可以極大地提高虹膜圖像匹配的效率[3]。近年來,關(guān)于虹膜識(shí)別和紋理檢測(cè)的研究已經(jīng)提出了很多方法[4-13],目前關(guān)于虹膜圖像分類的方法主要有:基于卷縮輪內(nèi)部紋理的分類、基于人眼種類的分類和基于虹膜圖像質(zhì)量的分類。但是基于虹膜位置的分類方法尚未有人涉及。本文針對(duì)虹膜卷縮輪的不同位置,從而說明腸環(huán)類型判斷人體健康與否,提出了通過統(tǒng)計(jì)邊界點(diǎn)最大值來進(jìn)行虹膜分類的方法,可以很好地實(shí)現(xiàn)分類。

    1 虹膜腸環(huán)圖像分類

    1.1 圖像預(yù)處理

    虹膜區(qū)域?yàn)槿搜蹐D像中瞳孔與鞏膜之間的環(huán)狀區(qū)域,由于采集的人眼圖像中不僅包含需要的信息,還包含眼瞼、睫毛、鞏膜和瞳孔等干擾信息,因此需要對(duì)虹膜區(qū)域進(jìn)行定位和提取,盡可能去掉干擾,便于后續(xù)檢測(cè)。同時(shí),為方便對(duì)虹膜區(qū)域內(nèi)的紋理進(jìn)行處理,需要對(duì)定位到的虹膜區(qū)域進(jìn)行歸一化展開,將其轉(zhuǎn)化為大小一致的矩形,轉(zhuǎn)化之后,卷縮輪內(nèi)部紋理、裂縫和坑洞等紋理在歸一化圖像中呈現(xiàn)垂直狀,這樣紋理處理起來會(huì)簡(jiǎn)單得多。為了方便對(duì)虹膜區(qū)域進(jìn)行處理,首先要對(duì)人眼圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括虹膜定位和虹膜歸一化。本文采用基于人眼圖像灰度分布特征的虹膜定位算法[14]對(duì)虹膜進(jìn)行定位和歸一化處理,將虹膜區(qū)域定位后并展開成720×200的矩形圖像,如圖1所示。

    圖1 虹膜預(yù)處理過程

    1.2 卷縮輪檢測(cè)方法

    本文使用的卷縮輪檢測(cè)算法原理如下,其原理為:通過對(duì)卷縮輪內(nèi)部紋理進(jìn)行特征分析,設(shè)計(jì)相應(yīng)的檢測(cè)算子提取其終點(diǎn)坐標(biāo),通過曲線擬合,實(shí)現(xiàn)卷縮輪的初定位,最后通過邊緣梯度算子在初定位區(qū)域?qū)崿F(xiàn)卷縮輪的最終定位。

    具體流程如下:

    1)預(yù)處理

    讀入虹膜圖像,對(duì)虹膜圖像進(jìn)行預(yù)處理。

    2)檢測(cè)卷縮輪內(nèi)部紋理

    ①利用根據(jù)卷縮輪內(nèi)部紋理特征定義的高斯檢測(cè)算子,對(duì)歸一化圖像進(jìn)行檢測(cè),提取所有符合高斯型特征的紋理。

    ②通過定義符合卷縮輪內(nèi)部紋理特征的因子,對(duì)上一步檢測(cè)后的紋理進(jìn)行篩選,得到卷縮輪內(nèi)部全部紋理。

    3)卷縮輪初定位

    根據(jù)上一步操作后,計(jì)算卷縮輪內(nèi)部紋理的終點(diǎn)坐標(biāo),并在預(yù)處理后的圖像上進(jìn)行曲線擬合,得到卷縮輪邊界的初始定位,該步驟將得到卷縮輪部分附近區(qū)域。

    4)卷縮輪最終定位

    利用邊緣梯度算子對(duì)預(yù)處理圖像中的初定位區(qū)域進(jìn)行處理,提取卷縮輪邊界的輪廓點(diǎn),并進(jìn)行連接,實(shí)現(xiàn)卷縮輪邊界的最終定位。

    其具體流程如圖2所示。

    圖2 卷縮輪檢測(cè)流程圖

    根據(jù)上文所述的方法得到最后的卷縮輪定位圖如圖3所示。

    圖3 虹膜卷縮輪定位圖

    1.3 虹膜圖像分類方法

    通過對(duì)圖庫中大量虹膜圖像的卷縮輪進(jìn)行觀察和測(cè)量,按照虹膜卷縮輪的位置分布將虹膜圖像分為了三類:窄小類、適中類和寬大類,如圖4所示,其中窄小類虹膜圖像的卷縮輪主要分布在從虹膜內(nèi)邊緣開始到1/4 虹膜區(qū)域,適中類虹膜圖像的卷縮輪主要分布在從虹膜內(nèi)邊緣開始的1/4 虹膜位置到1/2 虹膜位置的區(qū)域,寬大類虹膜圖像的卷縮輪主要分布在從虹膜內(nèi)邊緣開始的1/2虹膜位置到虹膜外邊緣的區(qū)域。

    根據(jù)虹膜圖像中卷縮輪的位置分布,將虹膜歸一化圖像沿圓周方向劃分了3 個(gè)區(qū)域:0~1/4M、1/4M~1/2M、1/2M~1M(M為虹膜歸一化后徑向方向的長度),根據(jù)統(tǒng)計(jì)定位到的卷縮輪邊界所在的區(qū)域分布F,如式(1)所示,來對(duì)虹膜圖像進(jìn)行分類。

    式中:xi表示卷縮輪邊界點(diǎn)在第i個(gè)區(qū)域的分布數(shù)量。若一幅虹膜圖像中得到的向量F中max(F) =x1,表示該圖像的卷縮輪邊界點(diǎn)在歸一化虹膜圖像中0~1/4M區(qū)域分布最多,則該圖像為窄小類虹膜圖像,如圖4(a)所示;若虹膜圖像中max(F) =x2,表示該圖像的卷縮輪邊界點(diǎn)在歸一化虹膜圖像中1/4M~1/2M區(qū)域分布最多,則該圖像為適中類虹膜圖像,如圖4(b)所示;若虹膜圖像中max(F) =x3,表示該圖像的卷縮輪邊界點(diǎn)在歸一化虹膜圖像中1/2M~1M區(qū)域分布最多,則該圖像為寬大類虹膜圖像,如圖4(c)所示。

    圖4 卷縮輪不同位置分布圖

    1.4 算法流程

    分類算法流程如下:

    1)預(yù)處理

    讀入虹膜圖像,對(duì)虹膜圖像按照1.1 的方法進(jìn)行預(yù)處理。

    2)卷縮輪定位

    利用1.2的卷縮輪檢測(cè)方法確定卷縮輪邊界。

    3)圖像分類

    分別在虹膜劃分好的3個(gè)區(qū)域內(nèi)對(duì)卷縮輪邊界點(diǎn)的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),返回3個(gè)區(qū)域中包含卷縮輪邊界點(diǎn)最多的區(qū)域,即得到該圖像所對(duì)應(yīng)的虹膜圖像類別。

    基于卷縮輪位置分布的虹膜圖像分類流程圖如圖5所示。

    圖5 基于卷縮輪位置分布的虹膜圖像分類流程圖

    1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    根據(jù)文中所述方法進(jìn)行卷縮輪位置分布分類結(jié)果如表1 所示,通過對(duì)圖庫中900 張虹膜圖像進(jìn)行分類,其中窄小類虹膜圖像分類正確率為98.2%,適中類虹膜圖像分類正確率為99.1%,寬大類虹膜圖像分類正確率為96.4%,整體的分類正確率為98.7%。

    表1 基于虹膜卷縮輪位置分布的分類結(jié)果

    通過統(tǒng)計(jì)卷縮輪在虹膜中位置分布實(shí)現(xiàn)的分類,可以有效地滿足視覺直觀的分類需求。對(duì)于基于卷縮輪外部紋理進(jìn)行的虹膜圖像分類,提出先根據(jù)本文定義的曲線算子定位出目標(biāo)紋理的特征區(qū)域,再對(duì)目標(biāo)紋理進(jìn)行多特征提取和融合的方法,可以全面地描述和表達(dá)紋理特征,很好地實(shí)現(xiàn)了圖像分類。通過對(duì)虹膜圖庫中大量卷縮輪樣本進(jìn)行觀察和測(cè)量,由卷縮輪在虹膜中的不同位置分布程度將虹膜圖像分為了窄小類、適中類和寬大類。并按照分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)虹膜區(qū)域進(jìn)行劃分,通過統(tǒng)計(jì)劃分好的3個(gè)區(qū)域內(nèi)卷縮輪邊界點(diǎn)的數(shù)量,實(shí)現(xiàn)虹膜圖像的分類,該方法對(duì)圖庫虹膜圖像的分類正確率達(dá)98.7%,可以有效地實(shí)現(xiàn)分類。

    2 結(jié)論

    針對(duì)虹膜腸環(huán)位置的分布,本文提出了一種統(tǒng)計(jì)虹膜卷縮輪邊界點(diǎn)最大值的虹膜圖像分類方法。首先根據(jù)本文定義的高斯算子定位出目標(biāo)紋理的特征區(qū)域,再通過對(duì)目標(biāo)紋理進(jìn)行位置特征,可以全面地描述和表達(dá)紋理特征,很好地實(shí)現(xiàn)了分類。得到了以下結(jié)論:

    1)結(jié)合虹膜紋理的特征分析,建立更適合的曲線算子進(jìn)行檢測(cè),能夠增強(qiáng)目標(biāo)紋理的檢測(cè),便于進(jìn)一步的特征提取。

    2)通過對(duì)目標(biāo)紋理結(jié)構(gòu)特征、局部紋理特征和形態(tài)特征的多特征表達(dá)方法,可以更全面、細(xì)致地描述目標(biāo)紋理。

    3)本文方法為其他相似圖像的分類提供了一種新的思路,但本文方法也存在一定的不足:由于本文圖庫是在人眼自然張開的狀態(tài)下采集的,對(duì)于虹膜區(qū)域采集不完整的圖像,部分異常紋理的檢測(cè)可能會(huì)出現(xiàn)誤差。

    4)如何將虹膜中除裂縫和坑洞的其他紋理圖像進(jìn)行分類是接下來的主要研究內(nèi)容。

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