虹膜纹理归一化算法研究

穆伟斌 金 成 陈大同

（齐齐哈尔医学院医学技术学院 黑龙江 161006）

0 引言

随着科技的发展，如何快速、有效、安全的进行身份自动识别成为了研究的热点之一。而人体本身就具有很多唯一性的固有生理特征，如：指纹、声音、面部、虹膜等。其中虹膜识别因其具有高识别率、强安全性、特征唯一等特点，被广泛的用于各级各类安全识别系统中。但是在虹膜采集的过程中，受采集距离、采集设备、光线、焦距、人眼转动、瞳孔发散收缩等外界或自身生理运动等因素的影响，采集到的虹膜图像尺寸不一且具有位移和干扰。为了使图像更好的进行识别比对，一般识别系统都需对采集图像进行图像配准和归一化处理。虹膜归一化的目的就是把采集到的原始虹膜图像调整到相同的尺寸和对应位置，已达到消除平移、旋转和瞳孔收缩等因素对虹膜识别干扰的目的。[1]

1 虹膜归一化问题的提出

在取得虹膜图像时，大多数情况下虹膜内外边缘的圆心是不重合的，主要是因为：（1）人体生理结构因素。医学研究表明，人眼的虹膜并非规则的圆形，多数为椭圆形或近似于椭圆形的不规则多边形。因此在进行边缘拟合时，虹膜内外边缘的圆心会有一定偏差。（2）在取得虹膜图像时，人眼转动会产生圆心偏差。虹膜采集时摄像装备本身的原因会造成一定的“桶形失真”，而人眼在采集图像时不可能随时均保持在同一位置，眼球即使转动了一个很小的角度，在还原失真时就会产生一个较大的畸变。因此需要进行虹膜归一化处理。[2]

进行虹膜识别的有效区域是虹膜内圆与外圆圈所组成的圆环形区域，归一化处理就是要将平面直角坐标系中的圆环变换成极坐标系中的矩形，其长宽固定为常数，如图1。

图1 虹膜归一化原理图

由图可见，归一化后矩形的底边为虹膜的内圆，顶边为虹膜的外圆。宽度代表虹膜内外圆之间差值，公式中用r代表。长度表示圆环旋转的角度，公式中用θ代表。

2 传统变换公式验证归一化的可行性

现有的虹膜归一化模型就是利用虹膜的极坐标特性，将直角坐标系下的图像转换到直角坐标系上，模型如图2所示[3]，其公式为：

设虹膜内圆圆心位置为I(Ix,Iy)，半径为Ri；外圆圆心位置为O(Ox,Oy)，半径为R0，则按照两个圆心的相对位置，可以归纳为下面几种情况：

图2 虹膜归一化模型

以（2）中的情况为例，其余几种情况可以进行类似推导。由图2所示，以内圆圆心为中心，做与水平为θ角的射线，射线与内外圆相交，交点分别为B(xi,yi)和A(x0,y0)。则有：

由图2可知，若虹膜内外圆为同心圆则无论θ角如何变化，线段AB的值应是固定不变的，但多数情况并非如此，AB的值随着θ角的变化而改变。AB间任意一点可由A(xi(θ),yi(θ))和B(x0(θ),y0(θ))的线性组合来代表：

式中(xi(θ),yi(θ))为内圆边缘任一点坐标，(x0(θ),y0(θ))为外圆边缘任一点坐标，（x(r,θ)，y(r,θ)）为内外圆间任一点坐标，(xi0(θ),yi0(θ))、(xo0(θ),yo0(θ))为虹膜内外圆的圆心，r∈[0,1],θ∈[0,π]，由此将直角坐标系转换为极坐标。

3 算法的改进与实现

改进的算法和模型如下：

图3 内外圆不同心矫正模型图从内圆圆心到外圆的公式为：

其中ox为外圆圆心和内圆圆心的水平距离，竖直间距离用oy表示。外圆半径用ri表示，θ为以内圆为中心环绕外圆的角度。内外圆不同心矫正模型见图3。图中r'=r−rp，rp为内圆即人眼瞳孔的半径。

实验中采用 320×280的虹膜原始图像，进行归一化处理前，先定义提取后的图像尺寸为 20×240，即在归一化时共采集240个半径数，每个半径扫描20个点。虹膜的边界较难区分，在扫描时较难将边界完全正确的进行表示，故边界点暂不进行考虑，初始定义时将r定义22。最后将第1个点与第22个点放弃。

因为两边界的距离是变化的，径行取值大小不一，但间隔的比例是一致的，故将单位1除以每个半径扫描点的个数22，接着再乘以r'，得到r'，内圆圆心到归一化采集点的距离为r=rmat+rp。

图4 实现归一化的流程图

图5 原始图像和归一化后的图像对比

4 结论

为解决在虹膜识别的过程中，采集图像大小不一、图像位移、眼球转动等现象对虹膜识别的干扰，在虹膜定位图像的基础上一般先将虹膜采集图像进行归一化处理。本文对原有的虹膜归一化算法进行了改进，研究将直角坐标系下的大小不一的虹膜采集成像变换为大小一致的极坐标，并在插值运算过程中运用双线性插值算法，对虹膜归一化图像进行矫正，从而得到了较为理想的归一化虹膜图像。

[1]刘钊，吴海波.虹膜纹理归一化[J].长沙民政职业技术学院学报，2009，16（2）：99-101.

[2]宫雅卓，谭南虹，施鹏飞.虹膜纹理归一化的圆心偏差校正算法[J].上海交通大学学报，2004，38（4）：578-582.

[3]王才名，刘安芝.一种新的虹膜归一化算法[J].电脑知识与技术，2007（1）：201.