91210字博士毕业论文虹膜图像块纹理测量方法分析
论文类型：博士毕业论文
论文字数：91210字
论点：虹膜,纹理,图像
论文概述：
本文是博士生论文，虹膜块状纹理检测 在虹膜图像的预处理阶段，由于图库中的虹膜图像来自可见光作为光源的采集设备，其中均不同程度地存在光照干扰，影响后续检测方法的检测效果。
论文正文：
第一章绪论
本文的主要内容是根据虹膜的块纹理特征，利用数字图像处理方法实现可见光虹膜图像中虹膜块纹理的自动检测。目前，应用于虹膜识别系统的虹膜纹理特征提取方法忽略了虹膜纹理的类型信息。这些方法不讨论虹膜中存在的特征纹理的类型，也不根据特征纹理的存在与否对虹膜进行分类，也不能获得直观的纹理特征信息，例如特定类型的特征纹理的大小、位置和形状。然而，这些信息是虹膜纹理特征的重要组成部分。特征纹理的存在可以作为虹膜粗分类的基础，虹膜中不同类型特征纹理的特征信息也可以作为重要的虹膜纹理特征进行匹配和识别。这种空域间虹膜纹理特征信息是对现有频域虹膜纹理特征的有效补充，是虹膜识别领域虹膜纹理特征提取的新思路。此外，在基于虹膜诊断的人体健康监测领域，虹膜中不同位置的不同纹理的出现可以代表被监测者的健康状态。数字图像处理技术可以辅助人眼获取虹膜纹理信息。然而，目前该领域应用的纹理检测方法主要集中在特定位置区域的纹理特征提取上，针对特定类型纹理的检测方法还有待改进。
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第2章图像预处理和标准分类图库建立
2.1虹膜图库
基于上述原因，团队成员建立了一个可见虹膜图库，用于虹膜特征纹理检测研究和测试，历时三年。以HM9918手持式虹膜仪为采集设备，以沈阳医学院附属中心医院本科生、实验室研究生和患者为虹膜图像采集对象，采集了1565幅虹膜图像。利用采集图像中的部分虹膜图像建立算法实验和测试的标准图像库，包括1000幅虹膜图像，包括年轻、中年和老年虹膜样本，图像分辨率为800×600像素，位图为24位，如图1.4、图1.5、图1.6和图1.7所示。与现有的虹膜图像库不同，本文所用的实验和测试图像库应覆盖上述四种虹膜纹理，并有一定数量的样本。通过统计方法获得的标准分类库包括302幅带凹坑的虹膜图像、161幅带色素斑点的虹膜图像、180幅裂纹图像和102幅环形纹理图像。一些图像同时具有多个特征，并且属于多个类别。本章第三节将详细介绍具体的统计分类方法。
2.2虹膜图像预处理
在虹膜图像中，虹膜是介于黑瞳孔区域和白巩膜区域之间的环形区域，而画廊中的虹膜图像不仅包括虹膜区域，还包括眼睑、睫毛、巩膜和瞳孔区域，它们都是虹膜纹理检测的干扰因素，虹膜图像的虹膜区域定位和分割需要在预处理过程中进行。此外，为了便于计算，有必要对定位的环形虹膜区域进行归一化，并将其转换成具有均匀尺寸的矩形图像。采集设备使用的可见光光源在虹膜区域产生光斑，严重影响了检测算法的准确性。因此，需要在预处理阶段移除光源。综上所述，在图像预处理过程中，需要完成三部分工作:虹膜区域定位、归一化和去除光照干扰。
第3章简单背景下虹膜色素斑点检测..............................25
3.1虹膜色素斑点.............................................25简单背景
3.2本地最小区域搜索..............................基于水平集方法的27
3.3区域边缘提取...........................................29
第4章复杂背景下虹膜块纹理检测.........................................42
4.1各种虹膜纹理特征的分析..............................42
4.2基于组合窗口搜索的块纹理检测............................45
第5章虹膜凹坑分类和色素斑点检测.............................................70
5.1凹点和颜料点灰度级空分布差异.........70
5.2凹点和色素点的分类和检测算法................................71
第6章块纹理测量和特征描述
6.1块纹理测量参数和测量误差
在讨论该算法检测虹膜块纹理的测量误差时，对检测精度和精度进行了评价。准确性和精确性是两个密切相关但又不同的概念。准确度和精密度的概念通常用于测量图像测量中的不确定度。准确度或准确度也称为无偏性，它是指实际测量值和客观标准值之间的接近度为(参考)真值。精度或准确度也称为效率(efficiency)，根据重复性来定义，重复性是指测量过程重复并获得相同测量结果的能力。在许多情况下，前者需要使用一些公认的标准，这些标准有时需要衡量。
6.2虹膜块状纹理特征向量
本章讨论了前几章检测到的虹膜块状纹理的描述和测量方法以及虹膜图像块状纹理特征矩阵的构造方法。根据块状纹理的特点，用面积、周长、长轴、短轴和重心五个参数来描述检测到的块状纹理的特征。其中，面积、周长、长轴和短轴描述了纹理的大小和形状以及其他形态特征，而重心可以反映虹膜中块状纹理的位置。此外，本文还讨论了测量的精度和准确度，并详细说明了测量方法的优缺点。最后，给出了实际虹膜图像块纹理特征向量的构造方法。矢量由5种特征参数组成，反映了整个虹膜图像的块纹理特征信息。它可以作为虹膜识别系统和虹膜诊断系统中虹膜纹理的特征参数。
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第七章结论
虹膜纹理分为三类:块状、线形和环形。以块状纹理为研究对象，讨论了其凹坑和色素斑点的检测和分类。主要研究工作和结论如下:
(1)建立标准分类库的实验室工作人员在3年内收集了1565幅可见虹膜图像。收集的对象是我校学生和沈阳医学院附属中心医院的患者。图像覆盖了四种虹膜纹理:凹坑、色素斑点、裂纹和环形条纹。为了建立用于实验和算法测试的标准分类库，本文使用第2章中给出的手动分类和统计方法来建立包含1000幅图像的可见虹膜库。该库由各种类型纹理的分类库组成，并对相关纹理进行标定，为后续算法精度和精度测试提供依据。
(2)虹膜块纹理检测在虹膜图像的预处理阶段，由于画廊中的虹膜图像来自于以可见光为光源的采集设备，所以在不同程度上存在光照干扰，影响后续检测方法的检测效果。因此，本文首先利用彩色虹膜图像的饱和度分量信息去除图像中的光照干扰区域，并结合现有的虹膜定位和归一化方法完成虹膜图像预处理。
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参考文献(省略)