用于虹膜识别的眼睑及眼睫毛遮挡检测

分别针对眼睑和眼睫毛遮挡噪声,利用其灰度和形状信息提出了2种灰度形态学检测算法.1)设计弧线形的形态学结构元素,经过灰度开启运算、图像分割和边缘检测,获得眼睑边缘的候选点集,再利用Bézier曲线拟合出眼睑边缘;2)构造交叉形的形态学结构元素,通过灰度开启运算得到直方图具有分段特性的虹膜图像,经二值化检测出眼睫毛.实验结果表明:文中算法能有效地检测2种遮挡噪声,有助于降低虹膜识别系统的等错误率,提高模式的可分性.     

小波包分析在一维及二维信号去噪中的应用

小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法，它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时-频分辨率，同时，对信号的加性噪声、乘性噪声和量化噪声均有很好的去噪效果．最后的举例说明了小波包在信号和图像处理中的应用．     

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法．采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征．不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同．实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5％．     

快速有效的虹膜图像分割方法

针对影响虹膜识别性能的眼睑及睫毛遮挡以及瞳孔边界非标准圆等情况,提出一种新的虹膜图像分割方法．采用活动轮廓模型技术计算出瞳孔的精确边界;根据归一化虹膜图像水平方向灰度信号的小波模极值点在尺度空间的演化计算得到眼睑遮挡边界上点,并利用多项式拟合确定眼睑遮挡部分;最后结合一维Gabor滤波的眼睫毛检测结果实现有效的虹膜图像分割．与现有分割方法相比,消除了瞳孔传统圆模型给归一化虹膜图像带来的畸变影响,避免了传统眼睑边界检测过程中涉及的四维参数空间搜索范围问题,降低了算法实现复杂度．在CASIA图像库上的实验结果表明该方法可将系统识别等错误率从8%降低到4.4%．     

一种基于伪随机序列水印的二维倒谱域图像水印算法

将二维倒暗变换引入到图像水印算法，提出了一种新的倒谱域数字图像水印算法，该算法将一伪随机序列作为水印嵌入到宿主图像的二维倒谱系数中．水印检测不需要原始图像．计算机仿真结果表明所提方法满足水印的不可感知性．且可抵抗多种水印攻击．如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波以及其他图像处理操作等．