【摘 要】
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虹膜诊断具有快速、无痛苦、无创伤、经济等一系列的优点.按照联合国教科文组织关于现代先进诊断技术标准(无痛苦,无创伤,简单易行)衡量,虹膜诊断无疑是一种简单有效的现代先
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虹膜诊断具有快速、无痛苦、无创伤、经济等一系列的优点.按照联合国教科文组织关于现代先进诊断技术标准(无痛苦,无创伤,简单易行)衡量,虹膜诊断无疑是一种简单有效的现代先进诊断技术,具有重要的理论研究价值和应用前景.基于虹膜的计算机自动诊断技术的研究在国内外处于起步阶段,因此这一课题具有很高的挑战性.该文实现了基于虹膜的计算机自动诊断系统中的虹膜定位和卷缩轮提取部分.该文首先提出了一种快速的虹膜定位算法.该算法利用瞳孔的几何特性和眼睛图像的灰度分布,对图像进行二值化,通过边界跟踪的方法,快速检测到瞳孔的圆周,根据瞳孔边缘的位置信息,实现瞳孔圆心的初步定位.在初步定位的基础上,扫描圆心附近的最大直径,实现瞳孔的精确定位.利用瞳孔精确定位的结果,用圆变形模板在较小范围内精确搜索虹膜的外边缘.实验表明,该方法在保证精度的前提下,基本消除了瞳孔中反射光斑对虹膜定位的不利影响.其次借鉴于Snake算法的思想,提出基于能量最大的卷缩轮提取方法.该方法定义内部能量为径向灰度梯度,外部能量定义为:在法线方向,当前象素点与前一个能量最大的象素点的灰度梯度.为实现动态调节,定义了调节系数,在虹膜图像中搜索到的能量最大象素点为边界点,这些边界点通过高斯滤波器平滑后作为最终的虹膜卷缩轮.最后对卷缩轮进行了分析,得出了卷缩轮在图像中的数据.
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