一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，包括以下步驟：對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列；根據(jù)第一差值，得到睫毛圖像；根據(jù)第二差值，得到瞳孔邊界圖像；對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像；根據(jù)瞳孔二值化圖像得到水平投影曲線和垂直投影曲線；根據(jù)水平投影曲線和垂直投影曲線得到垂直濾波曲線和水平濾波曲線；根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。本發(fā)明可以有效的減小計算量，提高處理速度，能高效地去除人眼圖像中的噪聲。
【專利說明】一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種提取睫毛和定位瞳孔的方法，特別涉及一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]生物識別是用生物特征識別個人身份的一種技術。在所有的生物識別中，虹膜識別是最準確，最安全，最穩(wěn)定又最健康最方便的。由于高效可用和準確的虹膜識別算法的出現(xiàn)，基于虹膜的自動身份識別和驗證系統(tǒng)在過去幾年越來越受歡迎。虹膜識別包括圖像抓取，圖像預處理，虹膜定位，特征編碼以及特征匹配六個步驟。瞳孔定位是虹膜定位的一部分，這一步的好壞將直接影響虹膜識別系統(tǒng)的噪聲容量，并最終導致對虹膜識別系統(tǒng)應用領域的限制，因此這一步是最重要的。
[0003]虹膜分割在虹膜生物識別中用于定位有效虹膜部分，包括找到瞳孔和虹膜的邊緣界限。虹膜分割如此重要有兩個原因：第一，作為虹膜識別的最前端步驟，虹膜分割限定了用于特征提取與匹配的圖像內(nèi)容，而這與識別精度直接有關。據(jù)報道，虹膜識別中大多數(shù)匹配失敗是由不精確的虹膜分割引起的；第二，速度經(jīng)常是實際應用中的瓶頸，虹膜分割通常是虹膜識別系統(tǒng)中最耗時的部分。定位出瞳孔以后再定位虹膜的外邊界就能事倍功半。很顯然，一個精確，快速而且魯棒性好的瞳孔定位方法是值得期待的。然而，現(xiàn)有的技術方案所有定位效果比較好的方法都是從粗定位（圖像二值化處理）到精定位(最小二乘法擬合或用圓形邊緣檢測器或算子邊緣處理）兩步走的方法，這種方法復雜，計算量大，且對于有噪聲的圖像，這些方法的效果不盡人意。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種能夠同時進行提取睫毛和定位瞳孔的、具有計算量小、精度高、快速進行虹膜分割的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法及
>J-U ρ?α裝直。
[0005]本發(fā)明解決上述技術問題的技術方案如下：一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，包括以下步驟：
[0006]步驟I :對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列；
[0007]步驟2 :將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像；
[0008]步驟3 :將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像；
[0009]步驟4 :對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像；[0010]步驟5 :對瞳孔二值化圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線；
[0011]步驟6 :對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線；
[0012]步驟7 :獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
[0013]本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明利用的像素點少，可以有效的減小計算量，提高處理速度；能同時簡單高效地提取出睫毛和瞳孔邊界；能高效地去除人眼圖像中的噪聲。
[0014] 在上述技術方案的基礎上，本發(fā)明還可以做如下改進。
[0015]進一步，所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0016]進一步，所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0017]進一步，所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0018]進一步，所述步驟6進一步為，以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
[0019]進一步，一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，包括灰度排序模塊，定位睫毛模塊，定位瞳孔邊界模塊，二值化模塊，投影模塊，濾波模塊和定位瞳孔模塊；
[0020]所述灰度排序模塊，用于對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列，將像素序列發(fā)送給定位睫毛模塊和定位瞳孔邊界模塊；
[0021]所述定位睫毛模塊，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像；
[0022]所述定位瞳孔邊界模塊，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像，將瞳孔邊界圖像發(fā)送給二值化模塊；
[0023]所述二值化模塊，用于對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像，將瞳孔二值化圖像發(fā)送給所述投影模塊；
[0024]所述投影模塊，用于接收瞳孔邊界圖像，對瞳孔邊界圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線，將水平投影曲線和垂直投影曲線發(fā)送給濾波模塊；
[0025]所述濾波模塊，用于接收水平投影曲線和垂直投影曲線，對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線，將垂直濾波曲線和水平濾波曲線發(fā)送給定位瞳孔模塊；[0026]所述定位瞳孔模塊，用于接收垂直濾波曲線和水平濾波曲線，獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
[0027]進一步，所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0028]進一步，所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0029]進一步，所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0030]進一步，所述定位瞳孔模塊具體為以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0031]圖I為本發(fā)明方法步驟流程圖；
[0032]圖2為本發(fā)明裝置結構圖；
[0033]附圖中，各標號所代表的部件列表如下：
[0034]I、灰度排序模塊，2、所述定位睫毛模塊，3、定位瞳孔邊界模塊，4、投影模塊，5、濾波模塊，6、定位瞳孔模塊。
【具體實施方式】
[0035]以下結合附圖對本發(fā)明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。
[0036]如圖I所示，為本發(fā)明方法步驟流程圖；圖2為本發(fā)明裝置結構圖。
[0037]實施例I
[0038]一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，包括以下步驟：
[0039]步驟I :對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列；
[0040]步驟2 :將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像；
[0041]步驟3 :將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像；
[0042]步驟4 :對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像；
[0043]步驟5 :對瞳孔二值化圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線；
[0044]步驟6 :對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線；
[0045]步驟7 :獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
[0046]所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0047]所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0048]所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0049]所述步驟7進一步為，以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
[0050]一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，包括灰度排序模塊，定位睫毛模塊，定位瞳孔邊界模塊，二值化模塊，投影模塊，濾波模塊和定位瞳孔模塊；
[0051]所述灰度排序模塊1，用于對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列，將像素序列發(fā)送給定位睫毛模塊2和定位瞳孔邊界模塊3 ；
[0052]所述定位睫毛模塊2，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像；
[0053]所述定位瞳孔邊界模塊3，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像，將瞳孔邊界圖像發(fā)送給二值化模塊4 ；
[0054]所述二值化模塊4，用于對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像，將瞳孔二值化圖像發(fā)送給所述投影模塊5 ；
[0055]所述投影模塊5，用于接收瞳孔邊界圖像，對瞳孔邊界圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線，將水平投影曲線和垂直投影曲線發(fā)送給濾波模塊6；
[0056]所述濾波模塊6，用于接收水平投影曲線和垂直投影曲線，對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線，將垂直濾波曲線和水平濾波曲線發(fā)送給定位瞳孔模塊7 ;
[0057]所述定位瞳孔模塊7，用于接收垂直濾波曲線和水平濾波曲線，獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
[0058]所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。[0059]所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0060]所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
[0061]所述定位瞳孔模塊6具體為以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
[0062] 本發(fā)明在具體實施中求圖像中每個像素點的十字形鄰域的像素序列，將序列中的三分之一值與原值做差并取絕對值，提取出睫毛；將序列中的中值與五分之三值做差并取絕對值，提取出瞳孔邊界。
[0063]提取出的瞳孔邊界接近完整的圓形，圖像中會有少量的噪點。為了定位出瞳孔的圓心和半徑，我們對瞳孔邊界圖做水平和垂直方向的投影。由于圖像中瞳孔邊界點的數(shù)量不多，又存在噪點的影響，所以投影曲線不平滑。對投影曲線做均值濾波，可以有效的去除噪點的影響。經(jīng)過濾波的水平，垂直投影曲線均有兩個明顯的波峰。分別在兩個波峰的左右兩邊尋找波的半高處，這四個半高點對應瞳孔的左右上下邊界四個點，從而可以得到瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
[0064]本文中的原始圖像大小為512*494，采用21*21的十字形鄰域。采用十字形鄰域的好處是計算量小。21*21的十字形鄰域只有41個點，遠遠小于相同尺寸的矩形鄰域和圓形鄰域。
[0065]該方法能有效消除各種噪聲對瞳孔定位的影響，魯棒性好，計算量小，并且能同時提取睫毛與瞳孔邊界，是一種優(yōu)越算法。
[0066]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權利要求】
1.一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟I :對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列； 步驟2 :將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像； 步驟3 :將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像； 步驟4 :對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像； 步驟5:對瞳孔二值化圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線； 步驟6 :對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線； 步驟7 :獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的 第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
2.根據(jù)權利要求1所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，其特征在于：所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
3.根據(jù)權利要求1所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，其特征在于：所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
4.根據(jù)權利要求1所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，其特征在于：所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
5.根據(jù)權利要求1所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的方法，其特征在于：所述步驟7進一步為，以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
6.一種十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，其特征在于：包括灰度排序模塊(1)，定位睫毛模塊（2)，定位瞳孔邊界模塊（3)，二值化模塊（4)，投影模塊（5)，濾波模塊(6)和定位瞳孔模塊（7)； 所述灰度排序模塊（1)，用于對人眼圖像進行灰度處理得到灰度圖像，對灰度圖像中的每個像素點的十字鄰域內(nèi)的像素點進行從小到大的排序，得到多個像素序列，將像素序列發(fā)送給定位睫毛模塊（2)和定位瞳孔邊界模塊（3)； 所述定位睫毛模塊（2 )，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第一預定位置的像素值與當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值做差并取絕對值，得到第一差值，將第一差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到睫毛圖像；所述定位瞳孔邊界模塊（3 )，用于接收像素序列，將每個像素序列中的第二預定位置的像素值與像素序列中的第三預定位置的像素值做差并取絕對值，得到第二差值，將第二差值替代當前的十字鄰域中的核心像素點的像素值，得到瞳孔邊界圖像，將瞳孔邊界圖像發(fā)送給二值化模塊（4)； 所述二值化模塊（4)，用于對瞳孔邊界圖像進行二值化處理，得到瞳孔二值化圖像，將瞳孔二值化圖像發(fā)送給所述投影模塊（5)； 所述投影模塊（5)，用于接收瞳孔邊界圖像，對瞳孔邊界圖像分別做水平方向的投影和垂直方向的投影，分別得到水平投影曲線和垂直投影曲線，將水平投影曲線和垂直投影曲線發(fā)送給濾波模塊（6)； 所述濾波模塊（6)，用于接收水平投影曲線和垂直投影曲線，對水平投影曲線和垂直投影曲線分別做均值濾波，得到分別帶有兩個波峰的垂直濾波曲線和水平濾波曲線，將垂直濾波曲線和水平濾波曲線發(fā)送給定位瞳孔模塊（7)； 所述定位瞳孔模塊（7)，用于接收垂直濾波曲線和水平濾波曲線，獲取垂直濾波曲線左側波峰的第一半高點和右側波峰的第二半高點，獲取水平濾波曲線左側波峰的第三半高點和右側波峰的第四半高點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點確定瞳孔的位置。
7.根據(jù)權利要求6所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，其特征在于：所述第一預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以三分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第一整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
8.根據(jù)權利要求6所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，其特征在于：所述第三預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以二分之一，對乘積保留整數(shù)部分，得到第三整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
9.根據(jù)權利要求6所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，其特征在于：所述第二預定位置具體為，將像素序列中所有像素數(shù)量乘以五分之三，對乘積保留整數(shù)部分，得到第二整數(shù)，取像素序列中所述第一整數(shù)個像素所在的位置。
10.根據(jù)權利要求6所述的十字鄰域法提取睫毛圖像和定位瞳孔的裝置，其特征在于：所述定位瞳孔模塊（7)具體為以第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點作為瞳孔的上下左右邊界的邊界點，根據(jù)第一半高點、第二半高點、第三半高點和第四半高點的坐標確定瞳孔的圓心坐標和半徑長度。
【文檔編號】G06K9/00GK103488990SQ201310456248
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月29日 優(yōu)先權日:2013年9月29日
【發(fā)明者】高俊雄, 易開軍 申請人:武漢虹識技術有限公司