基于自适应阈值分割算法的虹膜识别系统设计

在疫情环境下,为解决传统生物识别技术对公共场所出入人员的管控过程中易导致的交叉感染的问题,提出了人眼虹膜的身份识别方法.基于虹膜识别技术的安全管控系统中包括外部摄像镜头捕捉人眼图像、内部虹膜图像预处理、提取特征和与数据库比对匹配四个部分.从硬件和软件两方面入手来说明系统的设计架构和程序设计等内容,采用虹膜识别相关经典算...     

一种改进的虹膜内边缘定位算法

首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理,去除可能存在的眼睑和睫毛干扰;然后用Canny边缘检测算子得到虹膜的内边缘,通过自适应选取非极大值抑制的高阈值,并对不连续边缘进行修整,得到比较理想的虹膜内边缘;最后利用圆周上任意不共线的3点可以确定一组圆心及半径的参数的性质得到虹膜内边缘的圆心及半径,完成虹膜内边缘定位。实验结果表明,该算法可以比较准确地定位出虹膜的内边缘。     

一种基于支持向量机的自适应虹膜定位算法

由于参数的限制和虹膜外边界两边低的对比度,使得Canny算子只能检测到位于某些频率段中的边缘,有时会漏掉一些比较模糊或者一些干扰较大的外边界.为了解决Canny算子进行虹膜定位过程中的鲁棒性问题,提出使用支持向量机(SVM)的自适应以改变Canny算子参数的方法.该算法通过傅立叶变换判断眼睛图像的质量,再使用SVM对眼睛图像分类,然后对于不同质量的眼睛图像采用不同参数的Canny算子检测边缘.实验结果表明该算法可以更加准确地检测到虹膜外边界,并有效地解决了虹膜定位中Canny算子的参数依赖问题.     

虹膜识别算法概述

虹膜识别已经成为近年来的热门研究,由于其可靠性和近乎完美的识别率,虹膜识别已经应用于较多高安全性的领域。虹膜识别系统主要有三个阶段:图像预处理、特征提取和模板匹配。本文对每个阶段的突出算法进行介绍、分析与比较,对虹膜识别系统的进一步发展具有一定的研究价值。     

一种新颖的虹膜图像预处理算法

提出一种新的虹膜图像预处理算法．先利用搜索迭代的圆周差分方法快速准确地定位虹膜，再利用一种将瞳孔与虹膜圆心变换合并的虹膜图像归一化方法解决虹膜内外圆不同心带来的误差，最后使用改进的局部直方图均衡化方法增强图像．大量的虹膜图像的实验表明，新方法对虹膜定位有非常高的准确性和鲁棒性，归一化和图像增强能提高后续的虹膜识别率．整个虹膜预处理的运算时间小于0．4s，能满足实时系统的要求．     

虹膜识别技术的研究

虹膜具有随机的细节特征和独特的纹理,唯一且终生不变,因此虹膜识别技术成为生物识别技术中相对较新且具有巨大潜力的技术.提出了虹膜识别系统的工作原理和组成,对虹膜定位以及虹膜特征提取与编码作了分析,虹膜识别技术在身份鉴别和安全保障领域有着广泛的应用前景.     

基于虹膜识别的身份鉴别系统设计

阐述了基于虹膜识别的身份鉴别系统整体设计思路,详细介绍了该系统的组成、硬件结构及软件设计。系统主要由虹膜图像采集、虹膜定位分割、虹膜归一化、特征匹配等部分组成。通过该系统可进行准确的人员身份鉴别。     

基于径向微分算子的虹膜图像分割

针对虹膜的特点,构造了一种径向微分算子,用于虹膜图像的分割.这种方法对虹膜的平移和旋转具有很好的适应性,对光照的变化也有很好的适应性.采用中科院自动化所的CASIA(版本1.0)虹膜数据库进行实验,结果表明此方法具有很好的效果.     

基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法

针对NICE:Ⅱ中的彩色噪声虹膜图像难于精确定位问题,提出了一种基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法.首先选择RGB虹膜图像的R层,结合Gabor滤波器和图像梯度信息检测图像中的光斑区域;然后利用Adaboost算法检测虹膜区域,并使用抛物线形微积分算子定位上下眼睑;再利用基于微积分算子的模板,通过局部极值的逐步迭代和对虹膜边界点的聚类分析,定位虹膜外边界;最后使用同态滤波对虹膜区域进行增强处理,检测虹膜内边界.在NICE:Ⅱ彩色虹膜图像库上的实验表明,该方法的定位准确率为98.22%.     

一种新的虹膜定位算法

提出一种新的虹膜定位算法.首先根据虹膜图像的灰度分布特征进行粗定位,用阈值分割和二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径,然后用边缘检测的方法提取虹膜的外边缘,最后用圆梯度灰度检测算子进行小范围的精确定位.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性.     

基于AdaBoost算法的快速虹膜检测与定位

针对目前虹膜检测和定位方法中检测速度和定位精度等方面存在的不足,提出了一种利用AdaBoost算法进行虹膜快速检测和定位的方法.根据虹膜灰度图像的空间结构特征,提取出3类能反映这些结构的Haar-like矩形特征,从中挑选对虹膜图像有最好区分性的385个特征构成弱分类器,再组合生成强分类器.使用正负样本图像训练后,由强分类器级联组成了一个23层分类器系统.实验结果表明:该分类器系统的检测速度平均可达66帧/s,正样本的识别率约为96%,满足了虹膜识别系统实时性的要求.与其他方法相比,有更高的检测速度和定位精度.     

指纹图像增强算法的改进

为提高Gabor滤波算法的运行效率,改善指纹图像的增强效果,提出一种改进的Gabor滤波实现方法。该方法将指纹图像分割成小块,以各小块中心点的方向和脊频作为块中每一点的方向和脊频,并对块方向进行量化,以量化方向序号为索引调用滤波模板对指纹图像滤波。滤波结果表明：改进的算法对指纹图像增强效果明显,处理速度快,对于质量较差的图像也具有较好的增强效果。     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

分数阶微分梯度算子在图像增强中的应用

利用分数阶微积分的定义,根据频率域的滤波基础,推导出分数阶微分梯度算子的频率域滤波器,并在实验中得以实现.实验结果表明,与其他的一些方法相比,这种滤波器对图像增强的效果更好.提出了使用分数阶微分和积分对图像进行综合处理的一种新方法,在增强图像细节的同时,能够有效地消除噪声.     

Research on wavelet-based algorithm for image contrast enhancement

A novel wavelet-based algorithm for image enhancement is proposed in the paper. On the basis of multiscale analysis, the proposed algorithm solves efficiently the problem of noise over-enhancement, which commonly occurs in the traditional methods for contrast enhancement. The decomposed coefficients at same scales are processed by a nonlinear method, and the coefficients at different scales are enhanced in different degree. During the procedure, the method takes full advantage of the properties of Human visual system so as to achieve better performance. The simulations demonstrate that these characters of the proposed approach enable it to fully enhance the content in images, to efficiently alleviate the enhancement of noise and to achieve much better enhancement effect than the traditional approaches.     

基于GAN的低照度图像增强算法研究

针对低照度图像增强问题,提出一种基于GAN的循环式图像增强网络,引入无监督学习方式,通过降低循环一致性损失和对抗性损失,估计低照度图像的原始光照图,并利用建立的图像增强模型公式,对光照不足环境下采集到的图像进行亮度等方面的增强．在人工合成低照度图像数据集和真实自然低照度图像数据集上,均进行了质化评价和量化评价,实验表明,与现有的一些图像增强方法相比,本文所提出的方法具有更好的图像增强效果,能够由低照度图像复原出生动、清晰、直观、自然的高质量图像．     

以H.264算法为平台的高效率图像增强算法

为了在提高重建图像质量的同时不增加系统开销,提出一种将改进的图像平滑与加权零块判决准则结合的算法。图像增强能有效去除在获取原始图像阶段引入的随机脉冲噪声、Gauss噪声及其混合噪声,但增加了系统开销,视频编码巨大的运算量往往成为实时应用的瓶颈之一。该算法利用改进的MTM(modifiedtrimmedmean)方法提高图像质量,利用加权零块判决准则保持系统性能。以H.264算法为仿真平台进行测试。结果表明:中低码率时,在不增加系统计算开销的前提下,获得同等质量图像,码率可降低50%。     

可自恢复的数字图像认证算法研究

数字图像认证算法是数字图像完整性保护的有效方式,它通过认证信息的生成、嵌入、提取和检测,实现对数字图像内容真实性的有效检测,对篡改区域的准确定位和一定程度的内容恢复.一直以来,图像认证都是学术界和工业界长期关注的焦点,为此,本文论述了图像认证的相关算法和基本机制,并结合当前信号处理发展的状况,对该领域有待进一步的研究方向和可能的解决方案给出一些建议.