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摘 要

论文作者签名： 导师签名： 日期：

虹膜图像的质量评价算法研究

040114446 张琰

指导老师 罗琳

摘要

虹膜识别技术是一种应用广泛的生物识别技术，它利用虹膜纹理稳定、唯一的特性，通过图像处理及模式识别等方法对身份进行验证。虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中的重要步骤，通过评价虹膜图像质量对图像进行分类，选出高质量图像进入后续识别模块，以达到提升虹膜识别性能的作用。

本文主要研究虹膜质量评价算法，在了解虹膜识别系统、一般图像质量评价、虹膜图像质量评价等概念的基础上，本文重点介绍了无参考图像质量评价(NR IQA)、虹膜定位算法、Hough变换、canny算子等概念，提出了虹膜图像质量评价的两个阶段：粗评价和细评价。首先，基于自然统计特性，提出了一种无参考虹膜图像质量粗评价算法，过滤掉受运动模糊和离散失焦影响的低质量图像，此算法的特点是简单高效，无需进行虹膜定位及数据库训练。接下来进行虹膜图像预处理，粗定位后利用Hough变换结合canny算子精确定位内外圆，并进行归一化和增强处理。虹膜细评价算法对虹膜图像依次进行空间位置的检验，光照影响检验，虹膜遮挡率检验，每层评价设定阈值，结合Hough直线检验和canny边缘检测等方法，检测出受空间位置、瞳孔伸缩、眼皮、睫毛等影响的低质量图像。

综上所述，本文设计了一套完整的虹膜质量评价算法，提出了一种完全无参的图像质量评价算法和一种分步式虹膜图像质量评价算法。为进一步验证算法性能，本文使用MATLAB对CASIA4.0虹膜库中的随机样本进行实验，验证了算法的可行性，为虹膜质量评价的深入研究奠定了基础。

关键词： 虹膜识别、虹膜质量评价、无参考图像质量评价、Hough变换、canny算子

RESEARCH ON IRIS IMAGE QUALITY ASSESSMENT ALGORITHM

04011446 Yan Zhang

Supervisor Lin Luo

ABSTRACT

Iris recognition technology is a widely-used biometric technology for identity verification, which uses iris stable, unique features, with the methods of image processing and pattern recognition. Iris image quality assessment is an important part of iris recognition system, through the evaluation of iris image quality for image classification, to select high-quality images into the subsequent recognition module, in order to ascend iris recognition performance.

This paper focuses on iris quality evaluation algorithm, with the concepts of iris recognition system, the general image quality evaluation, iris image quality assessment, and introduces the non-reference image quality assessment (NR IQA), iris location algorithm, Hough transform, Canny operator. It presented iris image quality assessment in two stages: the rough evaluation and the delicate evaluation. First, based on the statistical natural characteristics , it presents a no-reference rough iris image quality evaluation algorithm to filter out low-quality image which is effected by defocus and motion blur , whose feature is simple and efficient without the need of iris location and database training. Next iris image preprocessing is used, including rough positioning of iris circle with Hough Transform and canny operator, normalization and enhancement. In the delicate iris image evaluation algorithm, in order to detect the effects of spatial position, the pupil stretch, eyelids, eyelashes, we make the spatial position test, the light test and the iris shielding rate test, combined Hough straight line inspection and canny edge detection methods. And each step is set a certain threshold.

In summary, this paper designs a complete quality assessment iris algorithm and raises a completely non-reference image quality assessment algorithm and a sub-step iris image quality assessment algorithm. To further validate algorithm performance, we use MATLAB with random samples from CASIA 4.0 iris library do experiments to test the feasibility of the algorithm, and laid a foundation for further study of the iris evaluation.

Index Terms: Iris recognition, iris IQA, NR IQA, Hough transform, canny operator

目录

摘要 I

ABSTRACT II

目录 III

第一章 绪论 1

1.1虹膜识别产生背景及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1虹膜定位算法研究现状 1

1.2.2一般图像质量评价算法研究现状 2

1.2.3虹膜质量评价研究算法现状 2

1.3本课题研究内容及组织结构 3

1.3.1研究意义 3

1.3.2研究内容 3

1.3.3本文结构 4

第二章 虹膜识别系统概述 5

2.1虹膜识别系统组成 5

2.2虹膜定位算法 5

2.3一般图像质量评价算法 6

2.4虹膜图像质量评价算法 7

2.5虹膜质量评价系统设计 8

2.6 本章小结 8

第三章 基于自然统计特性的无参考虹膜图像质量评价方法 9

3.1基于自然统计特性的图像质量评价概况 9

3.2基于自然统计特性完全无参的图像质量评价算法 9

3.2.1空间域自然统计特性 9

3.2.2 图像子块选择与特征描述 11

3.2.3建立自然图像统计模型计算NIQE系数得分 13

3.3测试结果与分析 14

3.4本章小结 15

第四章 虹膜图像的预处理 16

4.1虹膜中心粗定位 16

4.1.1图像二值化处理 16

4.1.2投影和内轮廓跟踪 16

4.2虹膜内外圆定位算法 17

4.2.1 Canny边缘检测 17

4.2.2霍夫(Hough)变换虹膜定位算法 18

4.3虹膜图像归一化 18

4.4虹膜图像增强 19

4.5本章小结 20

第五章 分步式虹膜图像质量评价算法 21

5.1虹膜图像的空间位置检验 21

5.2虹膜径向比合理度检验 21

5.3虹膜图像遮挡率检验 21

5.3.1眼皮干扰检验 21

5.3.2睫毛干扰检验 23

5.3.3眼皮和睫毛干扰综合评价 23

5.4 测试结果与分析 24

5.5 本章小结 27

第六章 总结与展望 28

6.1本文主要成果 28

6.2研究展望 28

致谢 29

参考文献 - 30 -

第一章 绪论

1.1虹膜识别产生背景及意义

21世纪，随着生物识别技术与计算机技术的发展，越来越多的领域需要运用个人身份识别技术，可以说个人身份识别技术的普及与信息化的发展密切相关，并且随着科技的进步与发展，它会越来越受到人们的重视。传统意义上有非常多的身份认证的方式，比如说：指纹认证、人脸识别、手势密码等等。但是这些传统意义上的身份认证的方式存在着诸多不可靠性：比如容易被模仿复制。这时候，生物识别技术相对于这些传统的身份认证的方法就会有其独特的优越性：方便使用、长期稳定不变、不容易伪造等等。

虹膜是位于人眼中的瞳孔与巩膜两者之间有纹理的环形色带区域。它作为生物识别中比较新颖而且又发展比较成熟的方向，它本身具有很多优势，这些优势是指纹、人脸以及声音识别不具备的。首先虹膜具有唯一、稳定、可采集、非接触等特点。除此以外，虹膜识别优于其他识别的地方在于它独特的高可靠性高准确性。因此，虹膜识别一直被人们称为最可靠的身份认证识别方法。

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