本文關(guān)鍵詞：自然光虹膜圖像增強(qiáng)與融合識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虹膜識(shí)別技術(shù)是精度最高的一種身份識(shí)別方法。目前的虹膜識(shí)別系統(tǒng)多采用近紅外照明的專用成像系統(tǒng),以獲取高質(zhì)量虹膜圖像。隨著成像系統(tǒng)性能的提升,無附加照明光源的自然光下常規(guī)成像系統(tǒng)獲取的虹膜圖像包含可用的虹膜信息,如能將這些圖像用于身份識(shí)別將會(huì)提高虹膜識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性、推廣虹膜識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。自然光條件下采集得到的虹膜圖像,可能會(huì)受到光照不均勻的影響,出現(xiàn)虹膜圖像紋理不清晰以及對(duì)比度降低等,影響識(shí)別的精度。將低質(zhì)量虹膜紋理進(jìn)行增強(qiáng)可在一定程度上改善圖像質(zhì)量。此外,自然光下的虹膜圖像包含顏色信息,可以將顏色信息與紋理信息融合進(jìn)行識(shí)別,可提高識(shí)別精度。本文主要針對(duì)自然光虹膜圖像的增強(qiáng)與識(shí)別進(jìn)行研究。對(duì)于低質(zhì)量自然光虹膜圖像,提出在HSV顏色空間的V通道采用非線性變換方程進(jìn)行亮度增強(qiáng)并且采用多尺度高斯卷積進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng),采用Gabor濾波提取紋理特征對(duì)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行特征提取與匹配識(shí)別。對(duì)于多幅低質(zhì)量自然光虹膜圖像,首先根據(jù)虹膜形變非剛性的特點(diǎn)利用高斯曲線進(jìn)行配準(zhǔn),然后利用像素級(jí)小波融合的方法進(jìn)行融合增強(qiáng),得到一幅包含更多紋理信息的虹膜圖像來提高識(shí)別率。在特征提取與識(shí)別方面,將虹膜圖像映射到Y(jié)IQ、YUV、YCbCr、HSI和CMY等多個(gè)顏色空間并提取顏色特征,利用歐式距離(ED)、卡方距離(CSD)和漢明距離(HD)設(shè)計(jì)多級(jí)分類器進(jìn)行分類。最后將顏色特征和2D-Gabor提取的紋理特征根據(jù)加權(quán)和規(guī)則進(jìn)行融合識(shí)別。我們?cè)赨BIRIS2.0虹膜圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明虹膜紋理增強(qiáng)及融合顏色與紋理的識(shí)別方法能夠提升自然光虹膜識(shí)別算法性能。
【關(guān)鍵詞】：虹膜識(shí)別 自然光 顏色特征 紋理特征 增強(qiáng) 融合
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究的目的和意義10-12
• 1.2 自然光虹膜識(shí)別研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排15-16
• 第2章 自然光虹膜圖像增強(qiáng)與識(shí)別16-41
• 2.1 傳統(tǒng)的自然光虹膜圖像增強(qiáng)算法16-21
• 2.1.1 直方圖均衡化增強(qiáng)16-18
• 2.1.2 Retinex增強(qiáng)18-20
• 2.1.3 其他虹膜圖像增強(qiáng)方法20-21
• 2.2 非線性變換和多尺度高斯卷積自然光虹膜圖像增強(qiáng)算法21-24
• 2.2.1 顏色空間的轉(zhuǎn)換22
• 2.2.2 亮度增強(qiáng)22-23
• 2.2.3 對(duì)比度增強(qiáng)23-24
• 2.3 自然光虹膜圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)效果24-30
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成24-26
• 2.3.2 分塊大小及高斯卷積參數(shù)選擇26-27
• 2.3.3 算法的增強(qiáng)效果27-30
• 2.4 自然光虹膜識(shí)別30-39
• 2.4.1 虹膜定位31-34
• 2.4.2 虹膜歸一化34-36
• 2.4.3 基于 2D-Gabor濾波的紋理特征提取36-38
• 2.4.4 特征匹配38
• 2.4.5 識(shí)別結(jié)果38-39
• 2.5 本章小結(jié)39-41
• 第3章 多幅自然光虹膜圖像融合增強(qiáng)41-54
• 3.1 多幅自然光圖像融合算法流程41-42
• 3.2 虹膜圖像分割與配準(zhǔn)42-48
• 3.2.1 虹膜圖像定位與分割42
• 3.2.2 特征點(diǎn)檢測(cè)42-46
• 3.2.3 尋找特征點(diǎn)對(duì)46
• 3.2.4 圖像配準(zhǔn)46-48
• 3.3 基于形態(tài)濾波的小波融合圖像增強(qiáng)算法48-51
• 3.4 融合后效果評(píng)價(jià)51-53
• 3.4.1 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)51-52
• 3.4.2 識(shí)別效果評(píng)價(jià)52-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第4章 自然光虹膜圖像顏色與紋理融合識(shí)別54-63
• 4.1 算法整體流程54-55
• 4.2 基于顏色信息對(duì)虹膜進(jìn)行分類55-59
• 4.2.1 六種顏色空間介紹55-57
• 4.2.2 顏色特征提取57-58
• 4.2.3 基于RGB的一級(jí)分類器58
• 4.2.4 基于多個(gè)顏色空間進(jìn)行二級(jí)分類58-59
• 4.3 顏色特征與紋理特征匹配級(jí)融合識(shí)別59-61
• 4.4 融合識(shí)別結(jié)果61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 全文總結(jié)63-64
• 5.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 攻讀學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果70-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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