长波段红外线对虹膜图像采集工作的影响分析*

齐志坤 姜 囡 徐浩森 李云鹏

（中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院，辽宁 沈阳110854）

前言

虹膜识别技术因为其自生所特有的防伪性和防欺骗性，可以被广泛的应用于监所管理、出入境查辨、网络信息安全、以及公安信息技术识别等领域［1］。因其快速精准的特性成为继指纹、人脸后第三个可见的研究热点［2］。虹膜识别技术的识别准确率与虹膜采集图像的质量密切相关［3］。虹膜采集作为虹膜识别技术的重要环节，开展虹膜采集研究具有重要实践意义。

虹膜是位于黑瞳孔周围和白色巩膜边界之间所围成的圆形环状部分，具有错综复杂的纹理结构特点，如细丝、斑点和隐窝等。虹膜由于角膜的保护，纹理结构几乎终身不变，具有长久可靠的稳定性。同时活体的虹膜面积大小受到瞳孔伸缩扩长的影响，因此其防欺骗性极高［4］。虹膜图像的采集在本质上是通过光学器材把虹膜纹理固定在显像材料上，所以光是重要的影响因素。针对不同的客体，选用不同波长的光使得虹膜客体在成像器材上得到清晰不一的图像结果。

目前国人虹膜纹理相对较为集中，且虹膜纹理及其背景在图像上对比度低，虹膜图像采集需要采用特定波长的长红外线光。严春格等人利用一种基于LC-KSVD 字典学习的变化的光照系统方法来探究图像采集效果［5］，这种方法在面积极小的虹膜纹理上具有局限性。目前未有系统地探究在采集虹膜图像辅助光的选择。通过将配光波长作为控制变量进行研究。引入Brenner 评价算法分别对七组不同红外光下的虹膜图像质量比较分析。

1 虹膜图像采集中干扰因素分析

虹膜属于小目标，图像采集获取困难，采集过程不仅容易受到光照、焦距、距离和视角因素的影响，在一定情况下还会对虹膜的图像采集产生干扰。产生干扰的因素主要包括：光的衍射现象、红外配光对虹膜采集的影响。

1.1 光的衍射现象

1.1.1 光的衍射原理

根据光学衍射理论，照明光源发出波长为λ 的光，通过口径为D的镜头，并且当波长为λ的光与口径D的空间距离大小数量，当近乎于同一个数量级的时候，就会产生光的衍射现象，那么点光源在虹膜纹理图像采集器的图像传感器上所形成的图像不再是一个小光点，而是一个光斑，称这个光斑为艾里斑，如图1所示。

图1 艾里斑形成原理示意图

根据光的衍射公式

艾里斑的大小和辅助采集红外线光的波长λ以及镜头的通光孔口径D存在关系。两个物体相距过近时，光的衍射作用所形成的艾里斑会互相重叠压缩而对图像的识别有一定的干扰作用。对于本身具有面积很小，细节特征细微特点的虹膜纹理，选择合适的通光口径进行虹膜纹理图像采集尤为重要。

1.1.2 光的衍射影响下摄影参数设定

为获取更为清晰的虹膜纹理图像，以减少摄影参数的调整。根据文献［6］虹膜采集系统，其焦距为9nm，拍摄距离为50mm。红外数码相机是运用数字技术将影像转换为磁信号记录在影像存储器的磁盘［7］。将镜头焦距设定为50mm，固定光圈进行拍摄所得到的成像结果进行比较［8］。利用虹膜图像结果进行预实验比较，判断在此参数设定的情况下，物距在120mm 时虹膜图像成像效果最好。基于虹膜图像采集设备获取可使用景深的基础，调整图像采集器材中最大的光圈，将其设置为固定变量。把光的波长作为唯一的可变变量进行比对。

1.2 红外配光对虹膜采集的影响

红外反射摄影技术是用红外光线照射物体不同的拍摄物质，对应于其表面所组成的物质成分不同，对于光的吸收和反射的性质便会不同，从而产生亮度差的摄影手段。红外反射摄影的对象表面成分多样，表面上的成分对于红外光线反射的情况不同而在图像纪录中形成亮度差，这种亮度差会随着照射光的波长变化而变化。红外摄影需要将虹膜图像中的细窝、纹理等图像特征突显出来。在虹膜采集过程中，通过利用YZ-SPL13F 警用多波段光源，调整选择固定波长的光进行拍摄纪录并对拍摄所获得的虹膜图像效果评价。

2 基于红外摄影的虹膜采集及分析

为了探究虹膜图像采集时，不同波长的红外光对于虹膜纹理显现的影响，采用控制变量的方法进行研究。设计流程如图2所示。

图2 研究方案流程图

2.1 红外配光摄影进行虹膜采集

在虹膜采集中，为削弱成像因素的干扰，获得清晰完整的图像，可采用反射摄影方法。根据物证摄影，清晰地表现虹膜的细节特征,人眼的虹膜需与虹膜图像采集器材光轴互相垂直。通过调整采集器材镜头正对被采集者的瞳孔中心部位，使得反射光线可以沿着采集镜头进入被采集者的眼部。如图3所示。

图3 虹膜采集设备示意图

调整辅助光波段的大小，将辅助红外光线的波长以每30nm 为标准进行上升调整，并按照每一波长的红外光照射下，所得到的虹膜成像图片进行分组，虹膜采集结果如图4所示。

图4 各红外光波段配光下拍摄的虹膜图像

通过对红外数码相机的相关参数进行调节采集，进行红外反射摄影中，波段为820nm 的红外光线为辅助光，所得到的虹膜图像反映相对清晰，虹膜相关细节缺损，反差一般；波段为850nm 的红外光线为辅助光，所得到的虹膜图像反映清晰完整，虹膜相关细节特征反映明显，反差清晰；波段为880nm 的红外光线为辅助光，所得到的虹膜图像反映相对清晰，虹膜相关细节特征反映模糊；波段为910nm 或940nm 的红外光线为辅助光，所得到的虹膜图像反映相对不清晰，虹膜相关细节特征反映不明显；波段为970nm 的红外光线为辅助用光，虹膜图像反映不清晰，虹膜相关细节反映较差；波段为1000nm 的红外光线为辅助用光，虹膜图像反映模糊，且细节较差。

2.2 Brenner算法图像评价比对

为了排除人眼主观因素的影响，引入一种基于虹膜图像本身的纹理特征的评价算法得到实现。对于虹膜识别系统的各个阶段，虹膜评价标准也会各不相同，因此需要统一的标准来定义虹膜图像识别能力的评价标准。Brenner 算法是按照一定方法把图像预先切割成60 个像素的集合区域。清晰图像比起离焦图像边缘更加锐利清晰，有更大的梯度值。利用梯度函数获得x方向和y方向的相邻像素的灰度值之差的平方和作为每个像素点的梯度值，对所有像素梯度值累加作为清晰度评价函数值F，把清晰度评价函数值F作为图像评价标准，其公式为：

通过横坐标表示所评价虹膜图像中分割的60 个像素簇，利用Brenner 函数算法进行评价，当红外光波长为820nm，虹膜图像清晰度函数值为4.51×107；当红外光波长为850nm，虹膜图像清晰度函数值为4.90×107；当红外光波长为880nm，虹膜图像清晰度函数值为2.41×107；当红外光波长为910nm，虹膜图像清晰度函数值为2.29×107；当红外光波长为940nm，虹膜图像清晰度函数值为2.65×107；当红外光波长为970nm，虹膜图像清晰度函数值为2.17×107；当红外光波长为1000nm，虹膜图像清晰度函数值为2.24×107。

基于七组虹膜图像评价结果，对不同红外光配光下所得到的虹膜图像比对结果（见图5）。

图5 虹膜图像评价结果比较

对图5 虹膜图像评价结果进行统计分析得出，波长为λ=850nm 的光线作为虹膜采集的辅助用光，在进行虹膜图像采集时效果会更好。

3 结论

针对目前虹膜采集中对于红外辅助摄影用光波长选择，基于红外反射摄影的方法进行探究，引入图像评价算法Brenner函数对采集到的图像进行评价。为虹膜采集时辅助用光波长的选择提出有效建议。在长波段（800～1000nm）的红外光中，选择波长λ=850nm 时候作为辅助用光，所获取的虹膜拍摄照片虹膜的边界轮廓清晰，纹线细节特征更加明显，为当前虹膜采集领域关于红外用光的选择提供参考。