[发明专利]一种基于相对熵的虹膜图像清晰度评价方法

说明书

本发明提供了一种图像质量评价方法及系统，包括：首先根据原始虹膜图像确定待评价候选区图像，通过局部最大梯度计算，得到局部最大梯度能量图像，进而得到局部最大梯度能量图像的能量向量。进一步对待评价候选区图像进行低通滤波得到参考图像，统计得到参考图像的能量向量。通过交叉熵度量的方式得到上述两能量向量之间的差异，最后通过将清晰度量化为评价分数，直观地表现出原待评价虹膜图像质量。本发明提出的方法不需要事先采集参考图像，无需反复繁琐的参数调节，可操作性强，评价结果与人眼感知相近，在虹膜识别系统中具有十分广泛的应用前景。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于相对熵的虹膜图像清晰度评价方法。

背景技术

虹膜识别作为生物特征识别的重要手段，凭借唯一、高防伪、高稳定性逐渐被应用于防恐、金融、社保等需要精确鉴定个人身份的场景中。质量评价是所有生物特征识别过程的首要环节，准确评价特征质量是提高识别率、降低据识率的重要保障。虹膜质量评价主要包括清晰度、虹膜巩膜对比度、虹膜瞳孔对比度、灰度等级利用率以及虹膜有效区域占比五项内容。除了清晰度外，其他指标均有明确的公式进行定量计算。

目前广泛采用的虹膜清晰度评价手段为ISO/IEC 29794-6：2015(E)中提到的方法。通过统计并量化得到虹膜图像中的高频分量比例，以此表示虹膜图像的清晰度，但在实际研究中发现，该方法对图像亮度和个体虹膜差异很敏感，实际使用时无法很好的确定阈值筛除不清晰图像。面对时下新的技术挑战，如远距离虹膜识别、行进中虹膜识别等，亟待解决的问题是，对待识别虹膜图像的图像质量进行快速合理的评价，并以此作为是否进行后续识别操作的关键判断依据，最终使得虹膜识别的结果具备较高的精确性、鲁棒性、实时性和安全性，故图像质量评价方法具有十分重要的实际应用价值。

鉴于上述原因，需要一种快速准确虹膜图像清晰度评价方法，且能实现对不同图像亮度、不同个体虹膜均有一致性的评价。

发明内容

本发明提出一种基于相对熵的虹膜图像清晰度评价方法。本方法无需手工选取统计特征且能有效应对未知失真类型的失真图像，并获得较为准确有效的图像质量评价结果。

为了实现上述目的，本申请提供了下述技术特征：

一种基于相对熵的虹膜图像清晰度评价方法，所述方法包括：

第一步，根据原始虹膜图像A中的虹膜中心点及虹膜半径，确定待评价候选区域内的图像B；

第二步，对所述图像B进行局部最大梯度计算，得到局部最大梯度能量图像C；

第三步，通过遍历统计所述图像C中的像素值分布，得到所述原始虹膜图像A的能量分布的向量P；

第四步，采用低通滤波方法对所述图像B进行转换，得到参考图像E；

第五步，重复第二步和第三步得到所述参考图像E的能量分布的向量Q；

第六步，采用交叉熵定量方法计算所述向量P与向量Q的相对熵差异L；

其中，计算所述相对熵差异L的差异指标为：

通过对所述向量P与向量Q的相对熵差异L进行换算，得到所述原始虹膜图像A的清晰度评价分数S。

优选的，所述虹膜中心点确定方法为离散圆形动态轮廓线法粗定位。

优选的，所述原始虹膜图像和所述参考图像的虹膜区域选择的所述图像子块，是正方形的。

优选的，对于无法定位虹膜中心的图像，认为图像质量过差。

进一步的，确定虹膜中心坐标和虹膜半径后，所述待评价候选区域坐标范围是：