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什么是虹膜?
虹膜是位于人眼白色巩膜和黑色瞳孔之间的环状组织,包含了最丰富的纹理信息。外观上看,虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成,是人体中最独特的结构之一
虹膜识别的优点:
虹膜,作为重要的身份鉴别特征—
唯一性:虹膜图像存在许多随机分布的细节特征
稳定性:虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育,到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形
可采集性:虹膜是一个外部可见的内部器官,不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像
非侵犯性:一般情况下很难盗取他人的虹膜图像
虹膜识别的一般步骤:
虹膜图像获取
图像预处理
特征提取
特征匹配
一、虹膜图像的获取
虹膜是一个很小的器官,直径约十几毫米,不同人种的虹膜颜色有着很大的差别。
白种人的虹膜颜色浅,纹理显著
黄种人的虹膜则多为深褐色,纹理非常不明显
二、虹膜图像的预处理
通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能仅仅包含虹膜,往往还有眼睛的其它部分,比如眼睑、睫毛、眼白等,而且在高度非侵犯性系统中,由于对被试者不做要求,虹膜在图像中的位置与大小都会发生变化。因此,在进行虹膜识别之前,必须先确定出虹膜在图像中的位置并进行大小归一化等操作。
虹膜图像预处理包括:
虹膜定位
虹膜图像归一化
虹膜图像增强
进行虹膜图像预处理:
原始输入图像
虹膜图像的灰度直方图
二值化方法定位瞳孔
虹膜图像边缘提取
修正后的虹膜边缘
虹膜定位
虹膜图像的归一化
图像增强
虹膜图像预处理效果图:
虹膜定位:
由原始输入图像可以看出,虹膜包含纹理的部分是内外两个近似圆形边界之间的部分,虹膜内侧与瞳孔相邻,外侧与眼白相邻。但是,这两个圆不是完全同心的,我们需要分别对内外两个边界进行处理。
内边界的提取:
与眼睛的其他部分相比,瞳孔要暗得多。我们采用二值化的方法分离出瞳孔,提取内虹膜边界。二值化方法的关键在于阈值的选取,具体做法是,先计算出整个图像的灰度直方图,它应该有两个主要的峰值,其中的第一个峰值,对应的就是瞳孔区域灰度集中的范围,第二个峰值对应的是虹膜区域的灰度集中范围。显然,提取瞳孔的二值化阈值应该选择在第一个峰值的右侧。对图像进行二值化后,我们可以看出,瞳孔成功地被分离开来。