基于数学形态学的虹膜定位算法

针对现有的虹膜定位算法的局限性,提出了一种基于数学形态学的虹膜定位算法。内圆定位是利用二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径。外圆的定位用形态学进行边缘提取与Hough变换相结合,确定外圆圆心及半径。实验证明了该算法的合理性和有效性。     

基于形态学方法的虹膜快速定位算法

为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法。首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开运算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后选用一系列半径递增的结构元素对瞳孔区域进行形态学腐蚀操作,根据腐蚀结果粗略定位虹膜内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位。对CASIA（version 1.0）虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,文中算法平均耗费时间为1.22秒,圆梯度算子耗时10.8秒,Hough变换方法耗时15.7秒。定位结果表明,文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强。     

基于几何特征的虹膜定位算法

利用虹膜边缘的几何特征及圆相交弦的性质提出了虹膜定位算法.根据瞳孔、虹膜、巩膜的灰度变化,建立虹膜图像直方图,确定阈值进行虹膜内边缘定位;再用形态学算法与新的Hough变换相结合来进行虹膜图像外边缘的定位,确定外圆圆心及半径.通过仿真结果表明本方法实时性能较好,能较好地实现内外边缘的定位.     

灰度分布特征的虹膜定位算法研究

为克服浓密睫毛、眼睑等噪声对虹膜定位算法的影响,提出一种有效的去扰虹膜定位算法。对于虹膜的内边缘,在二值化分离瞳孔区域的基础上,利用形态学中的开运算消除噪声,并用灰度投影法定位瞳孔的圆心、半径。而对于虹膜的外边缘,则采用形态学中的闭运算去除虹膜区丰富的纹理,并设计了一个边缘检测模板,在小范围内搜索虹膜外边界的上下左右4个边界点进而确定虹膜的圆心、半径。对比的仿真实验表明：该算法不仅在计算精度和速度上都有很大提高,而且具有较好的鲁棒性。     

基于最小二乘法与霍夫变换的虹膜定位算法

为解决定位虹膜内外边缘时因轮廓信息不足会出现的定位不准确或者失败问题,提出一种采用霍夫变换与最小二乘法相结合的定位算法。首先使用形态学开操作减少图像中孤立的小点,并利用自适应阈值算法二值化图像;然后使用形态学闭操作补充小缝隙平滑图像边缘,再利用Canny算法提取图像边缘信息;最后根据内边缘与外边缘的差异性分别使用霍夫变换和最小二乘法定位虹膜内外边缘。经实验对比分析,该方法与传统算法相比,能更快速、准确地定位虹膜。     

基于综合特征的虹膜定位的算法

提出了利用虹膜边缘图像的几何特征以及相交弦的性质进行虹膜定位的快速算法.首先利用虹膜图像的整体灰度分布信息,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图像,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜中心,最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径.实验结果证明其算法提高了虹膜定位的速度并具有较强的抗干扰能力.     

结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界,是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法,但对原始图像质量要求高,算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性,结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔,结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点,通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界;在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换,定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高,可用于实际虹膜识别的预处理过程中。     

一种虹膜定位算法

针对虹膜二值边缘图像提取的困难，提出利用虹膜图像的灰度边缘图像以及虹膜的几何特征进行虹膜定位的快速算法。首先根据虹膜图像的整体灰度分布信息特征，利用改进的Sobel算子提取虹膜的灰度边缘图像，然后利用圆的对称性质以及投票策略提取虹膜的中心，最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径。实验结果证明，该算法提高了虹膜定位的速度，并且具有较强的抗干扰能力。     

基于几何特征的虹膜定位算法

提出了利用虹膜边缘图象的几何特征以及圆相交弦的性质进行虹膜定位算法 .首先根据虹膜图象的整体灰度分布信息 ,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图象 ,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜的中心 ,最后利用 Hough变换的半径直方图投票策略提取虹膜内外径 .通过仿真实验的对比结果表明 ,该算法提高了虹膜定位的速度 ,同时对噪声具有一定的鲁棒性     

基于综合特征的虹膜定位的算法

提出了利用虹膜边缘图像的几何特征以及相交弦的性质进行虹膜定位的快速算法，首先利用虹膜图像的整体灰度分布信息，利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图像，然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜中心，最后利用Hough交换的半径直方图投票提取虹膜内外径，实验结果证明了算法提高了虹膜定位的速度并具有较强的抗干扰能力。     

基于统计的虹膜定位算法改进

由于目前基于统计的虹膜定位算法局限性,我们改进了这个虹膜定位的算法,利用二值化后灰度图像进行内边缘的粗定位,然后通过对直方图均衡后的图像提取虹膜的外边缘进行粗定位,最后利用Daugman算子的改进进行模板精定位.实验结果表明,该方法提高了准确度和速度.     

一种新的虹膜归一化算法

根据在虹膜归一化算法研究中遇到的问题，在虹膜定位的基础上，介绍了虹膜归一化算法，并对虹膜归一化算法进行了改进，将瞳孔真实边缘作为归一化内边界。实验结果表明，新算法有效的去除了黑点并保留了虹膜原有信息。     

非结构化道路的检测和跟踪

在智能车辆的道路检测中,非结构化道路检测的研究处于初级阶段.针对非结构化道路,提出了基于区域生长和边缘检测相结合的检测算法,同时利用数学形态学进行修正,并讨论了对道路的感兴趣区域跟踪.     

一种新的虹膜定位方法

针对现有虹膜定位算法的局限性,提出了一种新的虹膜定位的方法.先对虹膜图像进行预处理,用canny边缘检测算子检测得到虹膜内边缘;再通过二次canny边缘检测对虹膜外边缘进行粗定位,然后分小区域对虹膜外边缘实现多阈值边缘检测,从而获得真实边缘,再利用虹膜内外边缘之间的耦合关系,结合最小二乘法实现虹膜外边缘的定位.实验结果表明,此方法能比较快速准确地定位出虹膜的内外边缘.     

一种虹膜定位的新算法

针对虹膜外径边缘图像提取的困难,提出对增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割之后用圆检测方法进行虹膜定位的简便而快速的算法.首先,根据虹膜图像的边缘图像用圆检测随机Hough变换方法提取瞳孔的圆心与半径;然后,对用直方图均衡化方法增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割,提取分割后的图像的二值边缘图像;最后,利用已经提取的瞳孔的圆周参数等先验知识检测虹膜外径与圆心。实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的健壮性与稳定性。     

基于分块搜索的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。     

虹膜定位算法的研究

虹膜识别系统中的虹膜定位精度和定位速度影响识别系统性能.在分析现有虹膜识别算法的基础上,采用基于Canny思想的边缘检测算子提取虹膜图像边缘信息,结合先验知识在小图像块上进行Hough变换拟合虹膜内外圆.实验结果表明,该定位方法在保证定位精度的同时有效地提高了定位速度.虹膜区域的噪声包括眼睑、睫毛、眼睑阴影和光斑等,在眼睑定位方面提出了边缘检测结合Radon变换分段直线定位去除眼睑噪声的方法,同时采用阈值法去除了睫毛和眼睑阴影对虹膜区域的干扰,并用实验验证了该算法的有效性和准确性.     

基于灰度投影和Hough变换的快速虹膜定位方法

针对虹膜边缘图像提取的困难,提出了将灰度投影和Hough变换相结合的快速定位方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息,最后以瞳孔的圆心和半径为参考,缩小搜索范围,用改进的Hough变换法精确定位出虹膜边缘。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的定位效果。