[发明专利]虹膜识别方法

权利要求书

1.一种虹膜识别方法，包括以下步骤：

S1、采集虹膜原始图片，判定所述虹膜原始图片有无光斑；

S2、定位光斑位置并对所述虹膜边缘处光斑做去光斑处理，得到无光斑图片；

S3、对所述无光斑图片进行虹膜分区，得到虹膜分区模板；

S4、根据所述虹膜分区模板，对所述虹膜原始图片进行分割，得到虹膜的环形区域图像；

S5、对所述环形区域图像进行归一化处理和特征提取；

S6、将步骤S5得到的虹膜图像特征与系统内存储的虹膜数据库信息进行比对，进行虹膜识别，输出结果；

所述S2的具体步骤如下：

S21、对所述虹膜原始图片进行基于阈值的二值化分割，得到所述虹膜原始图片的二值掩模图像；

S22、对所述二值掩模图像进行开运算处理，去除所述二值掩模图像中的小连通域；

S23、进行连通域扩充；所述连通域扩充为将所述二值掩模图像的区域向外扩大指定的像素，从而增加所述二值掩模图像的面积并平滑所述二值掩模图像的边缘；

S24、对S23得到的图片进行梯度插值，得到要去除的光斑区域；

S25、去除所述虹膜原始图片中的所述光斑区域，得到无光斑图片；

其中，所述S24中的所述梯度插值的计算过程如下：

S241、计算S23得到的图片的光斑边缘的水平梯度和竖直梯度,公式是：

diffX_i＝(X_i+1-X_i-1)/2；

diffY_i＝(Y_i+1-Y_i-1)/2；

其中，X表示光斑区域的水平方向上像素值向量，Y表示光斑区域竖直方向上像素值向量，i表示第几个像素值；

S242、使用如下公式对S23得到的图片的整个光斑区域的每一行进行循环插值，公式是：

其中，Q表示光斑区域，Q₀表示当前待插值的行的左边缘像素点的灰度值，Q_end表示待插值的行的右边缘的像素点的灰度值，diffX,diffY是在第一步计算得到的梯度值，i,j分别表示水平方向和竖直方向上的像素标号。

2.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，在S21中使用图像直方图统计的算法估算所述虹膜原始图片的阈值T,记所述虹膜原始图片上位于(x,y)处的像素点的灰度值为V_xy,当V_xy≥T时，令V_xy＝255；当V_xy＜T时，令V_xy＝0，得到所述二值掩模图像。

3.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，在S22中所述开运算处理的具体步骤如下：

S221、对所述二值掩模图像进行腐蚀处理，来滤除瞳孔和虹膜上的小光斑，以及所有的噪声白点；

S222、对所述二值掩模图像进行膨胀处理，来减少腐蚀操作对大光斑边缘的影响，以防止大光斑面积缩减。

4.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，在S23中所述连通域扩充为将所述二值掩模图像的区域向外扩大2个像素。

5.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，在步骤S4中，提取所述虹膜原始图片中对应于所述虹膜分区模板中虹膜环形区域内的图像信息，从而对所述虹膜原始图片进行分割，得到所述环形区域图像。

6.根据权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，在步骤S4中，将所述虹膜原始图片中对应于所述虹膜分区模板中虹膜环形区域内的数据信息代入所述虹膜分区模板，得到所述环形区域图像。