彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法技术

本发明专利技术公开一种彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法，所述方法利用彩色虹膜图像的色彩空间特性，对彩色虹膜图像进行YCbCr色彩空间变换加工，得到瞳孔特征明显且其它的噪音信号基本被屏蔽掉的具有较高鲁棒性的二值化图，从而极大地减少了边缘检测及虹膜内圆定位的计算量，显著地提高边缘检测及虹膜内圆的定位和提取效率。取效率。取效率。

【技术实现步骤摘要】
彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法


[0001]本专利技术涉及身份识别
，具体的涉及虹膜识别中基于彩色虹膜图像的瞳孔快速定位方法。

技术介绍

[0002]人体虹膜是环绕黑色瞳孔的圆环状部分，其外由白色巩膜所包围。虹膜识别首先需完成虹膜图像中虹膜的定位，包括虹膜圆环的内圆定位和外圆定位，其目的是将虹膜圆环部分的图像提取出来，为后续处理奠定基础。所谓内圆定位，就是找出瞳孔的中心点和边界圆，即虹膜圆环的内边界。所谓外圆定位，就是找出虹膜圆环的外边界。
[0003]常规的虹膜内圆定位多是先对灰度图的二值化变换，然后选用canny或sobel等算子做二值化图的边缘检测以形成相应的边缘检测数据，并对该组数据分析计算找出符合条件的“圆”。通常情况下，所得到的这些“圆”多达数十乃至上百个，要从中过滤出那个真正的虹膜圆环的内圆需要较大的计算量。
[0004]传统的虹膜识别技术基于通过专门的红外线摄像机(需配合相应的红外线光源)采集所得的只有黑白二色的灰度图像。彩色虹膜图像则能够通过配置在诸如手机、平板电脑等这类海量使用的移动终端上的摄像头在常规光照下摄得。因此，基于彩色虹膜图像识别技术的应当具有更加广泛的应用场景。

技术实现思路

[0005]本专利技术利用彩色虹膜图像的彩色空间特性，对图像进行色彩空间变换加工，得到瞳孔特征明显且其它的噪音信号基本被屏蔽掉的具有较高鲁棒性的二值化图，以极大地减少边缘检测及虹膜内圆的定位的计算量，显著地提高边缘检测及虹膜内圆的定位和提取效率。
[0006]本专利技术采用的技术方案是：彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法，所述方法包括以下处理步骤：
[0007]P1，将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像；
[0008]P2，从YCbCr色彩空间图像分离出其中的Cr分量图，得到Cr图；
[0009]P3，将Cr图做二值化转换，得到边缘清晰的二值图Cr_bw图；
[0010]P4，做Cr_bw图的边缘检测，得到边缘检测图Cr_edge；
[0011]P5，从边缘检测图Cr_edge中过滤提取全部圆拟合数据，过滤提取虹膜内圆数据：瞳孔的中心点坐标及半径。
[0012]进一步的，所述P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程为：
[0013]P1
‑
1,计算彩色虹膜图像的RGB矩阵的空间尺寸：行数，列数，维度；
[0014]P1
‑
2,按前述P1
‑
1计算得到的空间尺寸：行数，列数，维度，分离RGB矩阵，分别得到R分量，G分量，B分量三个分量矩阵；
[0015]P1
‑
3,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的亮度分量，具体的转换
过程为：用参数向量pa_Y分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Y分量修正值cor_Y修正，得到YCbCr色彩空间的亮度分量Y矩阵结果；其处理表达式如下：
[0016]亮度分量Y＝(pa_Yr*R+pa_Yg*G+pa_Yb*B)+cor_Y；
[0017]P1
‑
4,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的蓝色分量，具体的转换过程为：用参数向量pa_Cb分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Cb分量修正值cor_Cb修正，得到YCbCr色彩空间的蓝色分量Cb矩阵结果；其处理表达式如下：
[0018]蓝色分量Cb＝(pa_Cbr*R+pa_Cbg*G+pa_Cbb*B)+cor_Cb；
[0019]P1
‑
5,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的红色分量，具体的转换过程为：用参数向量pa_Cr分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Cr分量修正值cor_Cr修正，得到YCbCr色彩空间的红色分量Cr矩阵结果；其处理表达式如下：
[0020]红色分量Cr＝(pa_Crr*R+pa_Crg*G+pa_Crb*B)+cor_Cr；
[0021]P1
‑
6,合并上述P1
‑
3,P1
‑
4,P1
‑
5所得到的亮度分量Y矩阵，蓝色分量Cb矩阵，红色分量Cr矩阵，得到RGB矩阵转换为YCbCr色彩空间的完整结果。
[0022]特别的，所述P1
‑
3的参数向量pa_Y为：
[0023]pa_Y＝[pa_Yr，pa_Yg，pa_Yb]＝[0.299，0.587，0.114]。
[0024]特别的，所述P1
‑
4的参数向量pa_Cb为：
[0025]pa_Cb＝[pa_Cbr，pa_Cbg，pa_Cbb]＝[
‑
0.1687，
‑
0.3313，0.5]。
[0026]特别的，所述P1
‑
5的参数向量pa_Cr为：
[0027]pa_Cr＝[pa_Crr，pa_Crg，pa_Crb]＝[0.5，
‑
0.4187，
‑
0.0813]。
[0028]特别的，所述P1
‑
3的Y分量修正值cor_Y＝16。
[0029]特别的，所述P1
‑
4的Cb分量修正值cor_Cb＝128。
[0030]特别的，所述P1
‑
5的Cr分量修正值cor_Cr＝128。
[0031]进一步的，所述P3将Cr图做二值化转换到二值图Cr_bw图的具体处理过程为：
[0032]P3
‑
1,计算P2输出的Cr图的虹膜瞳孔作为前景对象的最佳分割阈值,以使虹膜瞳孔作为前景对象与背景之间的方差最大化，以突出虹膜瞳孔对象；
[0033]P3
‑
2,利用P3
‑
1得到的分割阈值对Cr图进行图像二值化分割,即将小于分割阈值的前景像素置为“0”值，并将大于等于分割阈值的背景像素置为“255”值；
[0034]P3
‑
3,将P3
‑
2得到的二值化灰度图进行0/1二值化转换得到二值图Cr_bw图。
[0035]进一步的，所述P3
‑
1的Cr图的虹膜瞳孔作为前景对象的最佳分割阈值，具体计算方法为：
[0036]P3
‑1‑
1，生成Cr图的直方图；
[0037]P3
‑1‑
2，对Cr图的直方图进行直方图平滑化处理；
[0038]P3
‑1‑
3，计算平滑化处理后的Cr图的直方图的最大灰度值和最小灰度值，以此作为后续计算的边界值；
[0039]P3
‑1‑
4，计算每个灰本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法，其特征在于，包括如下处理步骤：P1，将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像；P2，从YCbCr色彩空间图像分离出其中的Cr分量图，得到Cr图；P3，将Cr图做二值化转换，得到边缘清晰的二值图Cr_bw图；P4，做Cr_bw图的边缘检测，得到边缘检测图Cr_edge；P5，从边缘检测图Cr_edge中过滤提取全部圆拟合数据，过滤提取虹膜内圆数据：瞳孔的中心点坐标及半径。2.根据权利要求1所述的彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法，其特征在于，所述P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程为：P1
‑
1,计算彩色虹膜图像的RGB矩阵的空间尺寸：行数，列数，维度；P1
‑
2,按前述P1
‑
1计算得到的空间尺寸：行数，列数，维度，分离RGB矩阵，分别得到R分量，G分量，B分量三个分量矩阵；P1
‑
3,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的亮度分量，具体的转换过程为：用参数向量pa_Y分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Y分量修正值cor_Y修正，得到YCbCr色彩空间的亮度分量Y矩阵结果；其处理表达式如下：亮度分量Y＝(pa_Yr*R+pa_Yg*G+pa_Yb*B)+cor_Y；P1
‑
4,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的蓝色分量，具体的转换过程为：用参数向量pa_Cb分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Cb分量修正值cor_Cb修正，得到YCbCr色彩空间的蓝色分量Cb矩阵结果；其处理表达式如下：蓝色分量Cb＝(pa_Cbr*R+pa_Cbg*G+pa_Cbb*B)+cor_Cb；P1
‑
5,彩色虹膜图像的RGB矩阵转换生成YCbCr色彩空间的红色分量，具体的转换过程为：用参数向量pa_Cr分别乘以P1
‑
2中得到的R分量，G分量，B分量，并对各分量所有元素加Cr分量修正值cor_Cr修正，得到YCbCr色彩空间的红色分量Cr矩阵结果；其处理表达式如下：红色分量Cr＝(pa_Crr*R+pa_Crg*G+pa_Crb*B)+cor_Cr；P1
‑
6,合并上述P1
‑
3,P1
‑
4,P1
‑
5所得到的亮度分量Y矩阵，蓝色分量Cb矩阵，红色分量Cr矩阵，得到RGB矩阵转换为YCbCr色彩空间的完整结果。3.根据权利要求2的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
3的参数向量pa_Y为：pa_Y＝[pa_Yr，pa_Yg，pa_Yb]＝[0.299，0.587，0.114]。4.根据权利要求2所述的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
4的参数向量pa_Cb为：pa_Cb＝[pa_Cbr，pa_Cbg，pa_Cb b]＝[
‑
0.1687，
‑
0.3313，0.5]。5.根据权利要求2的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
5的参数向量pa_Cr为：pa_Cr＝[pa_Crr，pa_Crg，pa_Crb]＝[0.5，
‑
0.4187，
‑
0.0813]。6.根据权利要求2的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
3的Y分量修正值cor_Y＝16。
7.根据权利要求2的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
4的Cb分量修正值cor_Cb＝128。8.根据权利要求2的P1将彩色虹膜图像转换为YCbCr色彩空间图像的具体处理过程，其特征在于，所述P1
‑
5的Cr分量修正值cor_Cr＝128。9.根据权利要求1所述的彩色虹膜识别的瞳孔快速定位方法，其特征在于，所述P3将Cr图做二值化转换到二值图Cr_bw图的具体处理过程为：P3
‑
1,计算P2输出的Cr图的虹膜瞳孔作为前景对象的最佳分割阈值,以使虹膜瞳孔作为前景对象与背景之间的方差最大化，以突出虹膜瞳孔对象；P3
‑
2,利用P3
‑
1得到的分割阈值对Cr图进行图像二值化分割,即将小于分割阈值的前景像素置为“0”值，并将大于等于分割阈值的背景像素置为“255”值；P3
‑
3,将P3
‑
2得到的二值化灰度图进行0/1二值化转换得到二值图Cr_bw图。10.根据权利要求9的P3将Cr图做二值化转换到二值图Cr_bw图的具体处理过程，其特征在于，所述P3
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1的Cr图的虹膜瞳孔作为前景对象的最佳分割阈值，具体计算方法为：P3
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【专利技术属性】
技术研发人员：宋植厅，
申请(专利权)人：深圳市集虹鼎源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：