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.     

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.     

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.     

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。     

一种快速、新颖的虹膜定位算法

虹膜图像的定位是整个虹膜识别过程中最重要的环节,定位的速度和准确性决定了整个虹膜识别系统的方案是否实用可行。论文提出的算法从建立虹膜图像的灰度直方图入手;根据图像中虹膜内外边界区域灰度分布的特点,采用不同的滤波方式;分析虹膜边界的灰度域值,利用可能的边界点,依靠投票机制完成虹膜的定位;从不同角度提出了新的思路。     

人眼虹膜图像检测与提取方法

关于虹膜优化检测问题,由于人眼图像中存在眼睑、瞳孔等无关区域,形成的躁声信息严重影响识别精度,针对难以提取准确虹膜图像,提出了一种高效的利用面积分微分算子的直接虹膜提取方法,采用John Daugman积分微分算子进行边界检测.首先以虹膜图像灰度直方图为基础,通过灰度投影定位虹膜内边缘,然后利用积分微分算子确定虹膜左右外边界.最后,利用面积分微分算子求解最恰当的虹膜上下边界.识别过程中,利用Gabor小波提取虹膜图像特征,通过比对虹膜特征来识别虹膜.试验结果表明,改进方法可以有效地实现虹膜识别准确性.     

采用有向梯度与RANSAC的虹膜定位算法

针对虹膜图像中有较多光斑的情况,提出一种基于有向梯度和随机抽样一致性（RANSAC）相结合的虹膜定位算法。该算法根据瞳孔内某点利用有向梯度提取内缘像素点,采用RANSAC定位虹膜内缘;下采样虹膜图像,利用圆差分算子在瞳孔左右两侧拟合出两个圆,进而合并为一个圆;根据圆的参数在虹膜图像中快速精确定位外缘。实验结果表明：该算法在正确率、定位速度和鲁棒性方面均优于传统的虹膜定位算法。     

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。     

一种基于圆几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能,为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。试验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,本算法快速、精确、鲁棒。     

一种虹膜实时定位新方法

针对现有虹膜定位算法的某些局限性,提出了一种新的虹膜定位方法。先用灰度小于某阈值对虹膜图像纵向与横向计数,以其各计数的最大值取四分之一处连续连通的最大区定位瞳孔的中心与长短半轴,这样可消除光斑、睫毛的影响;再充分利用已经求得的瞳孔中心的位置参量,设定虹膜外边缘的圆心与瞳孔中心相差5个像素,在幅角θ取值限定在（-45°,45°）U（135°,225°）的范围用最大梯度圆法定位虹膜外边缘,这样可消除眼皮和睫毛的干扰。实验结果表明,该算法对虹膜定位具有实时性好、速度快等特点。     

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.     

计算机辅助虹膜诊断中特征提取方法研究

针对计算机辅助虹膜诊断中虹膜分区以及局部特征提取问题,提出了虹膜区域划分方法及具体分区中特征提取的方法.利用虹膜图像中瞳孔的灰度特征,实现虹膜的快速定位.在虹膜定位的基础上,利用虹膜图谱对左右虹膜图像分别进行特征区域划分,并且对划分后的虹膜图像进行规一化处理.在规一化后的虹膜图像中,针对肠区的病理特点,利用改进的Hough变换,提取了虹膜图像中肠道分区的局部病理特征.实验表明,虹膜图像区域划分方法的可行性.