一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘（瞳孔）定位算法。首先，采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测；然后，利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值，并利用直方图的方法分离出瞳孔区域；最后，采用投影的方法进行瞳孔的定位，实验结果表明，文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位。     

基于边缘识别的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位算法的抗干扰能力,本文提出了一种基于虹膜边缘识别的虹膜定位算法.该算法应用图像几何矩函数提取虹膜内外边缘的特征,通过由支持向量机(SVM)训练的分类器进行虹膜边缘点的识别.最后由Hough变换对识别的结果进行参数求解并实现虹膜的定位.本算法经过了CASIA虹膜图形库的实验验证,仿真实验数据表明所提算法不仅具有较快的定位速度和较高的定位成功率,而且性能稳定.     

一种快速虹膜定位算法

针对虹膜内边缘易变形,外边界边缘模糊从而虹膜定位困难等问题,提出了一种快速虹膜定位算法。基于虹膜边缘图像的几何特征,依据偏差平方和定位虹膜内边缘;利用图像灰度曲线得到模糊外边缘的边缘点,根据圆的相交弦性质以及投票策略确定虹膜外边缘的圆心,从而快速定位虹膜外边缘。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度以及定位的稳定性,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性。     

基于圆弧逼近的虹膜定位方法

在虹膜识别系统中,如何提高虹膜定位的速度和精度是急需解决的重要问题.针对虹膜边缘图像中的圆形局部畸变的情况,在虹膜定位中,采用圆弧逼近的方法,第1步进行圆弧参数的分段拟合,第2步进行圆弧参数动态聚类,完成虹膜的内边缘定位,在内边缘定位的基础上,实现虹膜外边缘定位.实验结果表明,在同等情况下,比基于J.D圆探测算法和Hough变换算法的虹膜定位速度快,精度高.     

基于图像抽样的快速虹膜定位算法

提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高.     

一种改进的虹膜定位方法

本文针对原有基于结构特征的虹膜定位方法提出一种有效的改进方法.本方法主要针对定位容易出现错误的外边界,利用虹膜的结构特征和数学手段,对得到的虹膜外边界点进行验证,必要时通过计算得到准确的外边界点.这样本方法解决了原有方法在眼睑和眼毛对虹膜的遮挡比较严重的情况下难以准确定位的问题.对已有的1200幅虹膜图像(图像大小为640x480)组成的虹膜数据库进行实验,本文算法定位准确率达到99.08%,平均定位时间仅为0.8s,实验验证了该方法的有效性.     

一种基于人眼结构特征的新颖虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统的重要组成部分,定位的速度以及定位算法的健壮性是需要特别注意的因素.根据对人眼的结构特征进行分析,提出一种新颖虹膜定位算法.利用一种灰度累加算子找到瞳孔内一点,通过边缘检测模板找到虹膜内圆上三个不共线的点,从而快速而准确地定位出虹膜内圆,通过边缘检测模板找到虹膜外圆上四个不共线的点,从而快速定位出虹膜外圆.对已有的756幅虹膜图像组成的虹膜数据库进行定位,本算法只需要1.59min,平均定位时间达到0.126s,准确率达到99.07%.比Hough变换以及Daugman的圆检测算子等经典方法速度上有了很大的提高.而且保证了定位的准确率和算法的鲁棒性.     

基于线性基函数模型的虹膜定位

针对非圆虹膜定位困难的问题,本文提出了一种基于线性基函数模型的虹膜定位算法.该算法将虹膜定位问题看作从虹膜边缘点求虹膜边缘曲线的机器学习问题,先粗定位找到边缘点,再建立线性基函数模型从边缘点求得边缘曲线,从而实现了虹膜的精确定位.与传统的虹膜定位算法相比,所提算法能很好的定位非圆虹膜,而且花费时间只有极少的增加.在CA...     

一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法

针对眼睑边缘结构复杂、干扰因素多,定位速度慢的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法.首先,通过大窗口平滑滤波、特定方向边缘点检测以及高阈值边缘点筛选等算法处理虹膜图像,以有效去除睫毛、眼部纹理等屋脊状边缘的干扰,快速检测出单层眼睑及双层眼睑的外边缘点集合.然后,对检测到的眼睑边缘点进行曲线拟合,获得完整的眼睑边缘曲线,完成第一次定位.最后,根据双层眼睑的内外层边缘近似平行、而且在内层眼睑边缘处出现灰度跳变这一特点,以第一次定位所得拟合曲线为模版,平行下移搜索灰度跳变位置,完成对双层眼睑的二次定位.实验表明,本文算法在保证定位准确率的基础上,定位速度得到有效提高.     

基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法

提出了一种基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法.首先,利用瞳孔的灰度特征对虹膜图像进行二值化及形态学处理,结合对原虹膜图像的Sobel检测结果得到部分虹膜内边界;然后利用Canny算子结合虹膜的几何特征划分出一小范围的外边缘待搜索区域.在待搜索区域中,利用本文根据大量实验提出的虹膜外边界五个特征来确定部分虹膜外边界,最后用最小二乘法来进行内外边界的拟合,从而定位虹膜.实验结果表明,该算法性能稳定,搜索范围小,定位速度大幅提高,且对不同质量的虹膜图像均取得很好的定位效果.     

一种快速有效的虹膜图像预处理方法

为解决虹膜识别中的虹膜定位时间较长、虹膜内边界变形、眼睑和睫毛普遍存在的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法,该方法对虹膜图像采用数学形态学算子对图像进行处理,合理有效地减少了边缘图像中非虹膜的边缘点;然后对图像直方图采用双直线拟合直方图求取检测眼睑和睫毛的阈值。对中科院自动化所CASIA-IrisV3虹膜数据库的实验结果显示,提出的虹膜图像预处理方法准确快速,能合理有效去除眼睑和睫毛。     

一种新颖的虹膜图像预处理方法

本文提出了一种新颖的虹膜图像预处理方法,该方法打破了传统的定位思想,并且将噪声检测的过程由空间域转到频域来完成.首先,在原始图像上填充瞳孔内的光斑;其次,将人眼图像展开成矩形,在矩形图像上以点线检测代替传统的圆检测确定虹膜的内外边界,并进行归一化;最后在归一化后的虹膜图像上利用2D-Galbor滤波器的方向选择性检测眼毛和眼睑,标记干扰区域.实验证明,该方法可以解决内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题,而且显著降低了虹膜定位时间,提高了虹膜识别的准确性.     

改进的基于人眼结构特征的虹膜识别方法

本文提出了一种改进的基于人眼结构特征的虹膜识别方法,基本思想是:首先,通过图像预处理,确定虹膜的位置和大小,将环形虹膜图像展开成矩形并进行归一化与图像增强;其次,利用局部灰度极小值的方法寻找有效虹膜区域内的特征点,依据纹理长度和方向信息去掉伪特征点,得到虹膜二进制编码;最后根据匹配准则进行识别.大量实验表明,该方法识别率高,识别时间短.     

舰船尾流图像的边缘分割算法研究

舰船尾流是指舰船航行过程中由于螺旋桨空化、水与舰船侧壁摩擦等原因,在舰船尾部形成的气泡群。利用舰船尾流多波束成像技术,可以探测到尾流的声散射强度数据。为了更好地研究尾流的特性,对原始声呐数据进行图像可视化处理。由于处理后的原始尾流图像掺杂着噪声,尤其当海面反射较强时,造成部分尾流图像与海面的反射图像完全混合在一起,因此需要寻找合适的算法将尾流图像的边缘提取出来。文章研究了微分算子、数学形态学算法、分形算法等边缘分割算法在尾流图像处理中的应用,并通过比较总结了每种算法的优缺点。     

一种基于核主成分分析和组合分类器的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)在高维空间具有较强的特征选择能力来提取虹膜图像的纹理特征。采用了一种距离度量和支持向量机相结合的两级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后一级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点。实验结果表明,该方法提高了虹膜识别率,是一种有效的虹膜识别方法。     

基于边缘矢量的镰刀弯在线检测方法研究

针对热连轧车间里带钢的镰刀弯检测问题,提出一种基于机器视觉的镰刀弯在线检测方法.首先,对预处理后的图像采用图像二值化处理提取目标,再使用形态学运算消除目标上的杂质以及不连通区域.然后在图像中以图像的中心点像素作为原点建立坐标系,提取中间坯两侧边缘点,接着获取相邻点之间的向量,并进行单位绝对值化,计算相邻单位向量之间的关...     

一种基于蚁群聚类的多模板图像边缘融合方法

根据所采集图像的离散性特点,提出了一种基于蚁群聚类的新型的多模板图像边缘融合方法.该算法综合了图像聚类的方法和模板边缘提取的方法,运用蚁群聚类的思想来提取图像的边缘特征,并进一步融合多种边缘提取模板来设置聚类的启发式引导函数和初始聚类中心,从而避免了传统蚁群算法聚类搜索时的盲目性.系列仿真实验验证了这一方法的可行性和有效性.