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。     

基于蚁群和Hough变换的虹膜定位算法

为了克服传统的虹膜定位算法准确率不高的缺点,提出了一种基于蚁群和Hough变换的虹膜定位算法.该算法首先利用梯度信息在虹膜边缘处的直观响应作为启发因素,引导蚁群搜索虹膜边缘.然后蚂蚁根据路径上的不断更新增大的信息素,搜索虹膜的内外边缘的像素点.最后通过Otsu阈值和Hough变换确定出虹膜内外边界.实验表明,该算法能够有效、快速地定位出虹膜的内外边界.     

基于改进的Hough变换的虹膜定位算法

提出一种改进的Hough变换(HT)的虹膜边界定位算法,解决标准HT虹膜定位算法计算量大,且定位不够精确的问题.根据人眼图像的几何分布特征,通过有目的地选择特定子图像块作为虹膜边界定位的目标区域,对目标区域进行边缘检测、噪声屏蔽和阈值选取二值化,再进行HT.实验结果表明该算法能够以较少的计算代价准确地定位虹膜内、外边界.     

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。     

基于区域生长与Hough变换的虹膜定位方法

快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键。在分析了传统虹膜定位算法的基础上,提出了一种把区域生长与Hough变换相结合的虹膜定位方法,利用区域生长搜索虹膜的内边缘,根据图像的灰度变化规律,搜索位于外边缘的若干个点,利用Hough变换找出外边缘所在位置。实验结果表明,该方法易于实现,减少搜索的盲目性,可提高定位速度。     

改进随机Hough变换在虹膜定位中的应用

针对随机Hough变换(RHT)中随机采样造成的大量无效采样和无效积累问题，提出了基于连续曲线段检测的RHT(CRHT)算法并应用于虹膜定位中，它利用了边缘图像的连续特性来减少无效采样的数量。实验结果证明，改进的CRHT变换提高了虹膜定位速度。     

虹膜内外边缘的快速定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。论文提出一种基于Hough变换的虹膜定位算法,根据虹膜图像特点,先对其进行预处理,再用灰度投影法粗定瞳孔圆心;通过对虹膜内外边缘的“先采样后变换”,减少Hough变换的运算量;利用虹膜内外边缘之间的耦合关系,由内至外精确地确定出边缘。对300多幅虹膜样本的处理结果表明,此算法快速、精确、鲁棒。     

一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法

为改善虹膜定位的效果,提出一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法。首先,用一个全1的矩形窗对瞳孔中心进行估计;然后,以该估计中心为极点对虹膜二值图像进行极坐标变换,通过水平边缘点选择规则剔除非水平边缘点,再将图像变换到直角坐标;最后,利用Hough变换以及虹膜内、外边界之间存在的耦合关系来求取虹膜边界参数,并取最大和次大参数的均值作为最终的边界参数。实验结果表明,该算法平均定位时间为0.152 s,准确率高达98.4%。     

一种新的基于纹理边缘检测的虹膜定位算法

针对虹膜边缘图像提取的主流方法,提出了一种跳过虹膜外边界检测的直接提取虹膜图象的新方法。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得到边缘图象,最后以过瞳孔圆心水平直线像素的扫描确定一估计虹膜纹理所在之半径,并以此半径向外搜索分析半环上的像素点直到得到精确的虹膜纹理区外边界止。实验结果表明,该方法整体上提高了虹膜提取及后续的识别速度,并且具有较好的定位效果。     

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。     

最小方差搜索圆心的快速虹膜定位算法

为了改善虹膜识别的实时性,提出一种新的快速虹膜定位方法。首先对虹膜图像进行去噪处理,然后采用类间方差法对图像进行阈值分割,再运用投影方法粗略得到虹膜内边缘圆心和半径,最后根据粗定位得到内边缘圆周参数,采用所提出的算法对虹膜内边缘进行精定位;对于外边缘定位,依据先验知识以及内边缘圆周参数去掉虹膜图像多余的边缘点及噪声点,缩小搜索范围,然后采用同样的算法对外边缘进行精定位。实验结果表明,该方法能够准确快速的定位出虹膜内外边缘,定位速度较传统算法提高了十倍左右,并且减少了传统定位算法搜索的盲目性。     

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。     

基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳距自动检测

人眼瞳距在视光学研究中和配置眼镜时都是需要精确测量的基础性参数, 实现瞳距自动检测具有重要的应用价值, 结合高斯肤色模型, 提出一种基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳孔定位和瞳距计算方法. 首先, 通过二维伽马函数的自适应亮度校正方法对图像进行光照补偿预处理, 在此基础上, 利用肤色概率模型检测人脸并提取出面部区域. 再运用灰度积分投影法, 选取合适的阈值对眼部区域进行提取, 经过一系列形态学图像处理, 采用Canny边缘检测算子实现瞳孔边缘检测, 最后通过Hough圆变换算法进行瞳孔定位, 并对其中心距离进行计算. 研究结果表明, 该算法具有较快的瞳孔定位速度, 能够较精确地实现瞳距自动测量, 为瞳孔测距的智能化技术研究奠定了基础.     

基于窗口Hough变换与阈值分割的矩形识别算法

提出一种基于窗口霍夫变换与阈值分割自动识别图像中的矩形策略： 通过图像窗口霍夫变换,提取霍夫图像的峰值（对应原始图像的线段）,当四个峰值满足某些几何条件时,则检测出矩形;对图像进行阈值分割,将分割结果与霍夫变换的矩形做拟合修正.对不同成像背景和光照环境下图像的集成测试结果表明,本策略能够很好地抑制在多种自然光照不均和拍摄角度造成的干扰.且采用了缩略图计算,降低了逐像素运算的时间复杂度,可满足实时性要求.该技术可运用在实时准确裁剪银行票据目标等各个需要快速识别矩形的工程领域.     

基于直线检测的虹膜快速定位方法

首先通过灰度投影法确定坐标转换原点,将直角坐标下的虹膜内外边缘圆转换成极坐标下的类直线,再引入辅助校正点手段定位虹膜的内边缘和圆心．利用改进Canny算子及曲线拟合定位虹膜的外边缘及圆心,提高了虹膜定位的精确度．实验结果表明：该算法具有较强的鲁棒性,能较好地定位质量不高的虹膜图像,且虹膜定位时间平均为0．1S,适用于实时虹膜图像识别．     

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。