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    重庆时时彩最多连中: 基于频域参数估计的离焦虹膜图像复原方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410209111.3

    申请日:

    2014.05.16

    公开号:

    CN103971341A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06T 5/00申请公布日:20140806|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20140516|||公开
    IPC分类号: G06T5/00; G06T7/00 主分类号: G06T5/00
    申请人: 北京理工大学
    发明人: 何玉青; 任慧颖; 王思远; 黄坤; 侯博严
    地址: 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410209111.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.09.01|||2014.10.15|||2014.08.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种在频域进行参数估计的离焦虹膜图像复原方法,首先对离焦模糊虹膜图像进行傅里叶变换,得到频域图像,然后采用Hough变换对频域图像中的第一暗环以椭圆曲线进行参数计算,以此参数计算离焦半径,并初始化点扩散函数,采用盲去卷积迭代的方法估计清晰图像的傅里叶变换,通过傅里叶逆变换得到清晰虹膜图像。本发明可以在未知光学系统参数情况下对离焦参数进行有效估计,实现模糊虹膜图像复原,有效降低离焦虹膜图像对虹膜识别性能的影响,提升系统的鲁棒性,放宽对用户的限制,拓宽虹膜识别系统的应用领域。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种离焦虹膜图像的复原方法,对未知参数系统获取的离焦虹膜图像在频域计算离焦半径并进行图像复原,包括以下步骤:
    S1、对离焦虹膜图像进行傅里叶变换,得到对应的频域图像;
    S2、对频域图像中的第一个暗环以椭圆曲线进行拟合,得到椭圆的参数;
    S3、根据拟合得到的椭圆参数计算离焦半径;
    S4、初始化点扩散函数,采用盲去卷积迭代的方法估计清晰虹膜图像的傅里叶变换;
    S5、对计算结果进行傅里叶逆变换得到清晰虹膜图像。

    2.  根据权利要求1所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
    S21、对频域图像进行去噪、二值化、形态学处理及边缘检测,提取出第一个暗环;
    S22、对提取出的暗环采用Hough变换的方法拟合求出椭圆参数。

    3.  根据权利要求2所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,
    步骤S21采用中值滤波对频域图像进行滤波,选取合适的阈值将频域图像二值化,采用膨胀腐蚀等形态学处理方法处理二值化的频域图像,采用canny算子检测到椭圆暗环。

    4.  根据权利要求2所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,
    步骤S22中采用Hough变换来拟合椭圆曲线的5个参数,其中,椭圆的中心点位置为图像中心,因此只需求得除了椭圆中心坐标外的其他3个参数。

    5.  根据权利要求1所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
    将计算求得的椭圆曲线与公式比对,计算得出离焦弥散圆半径r,其中M、N为图像的大小,u、v为频域内的二维变量。

    6.  根据权利要求1所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,所述步骤S4包括:
    S41、初始化点扩散函数的傅里叶变换;
    S42、将模糊虹膜图像的傅里叶变换作为估计图像傅里叶变换的初始化估计;
    S43、根据模糊虹膜图像的灰度信息计算噪声功率参数;
    S44、采用盲去卷积的迭代方法对退化函数的傅里叶变换和估计图像的傅里叶变换同时进行迭代,且每一次迭代只与上一次的迭代结果和噪声功率参数有关;
    S45、当迭代达到停止条件时,将此时的估计图像的傅里叶变换作为输出的最终估计虹膜图像的傅里叶变换。

    7.  根据权利要求6所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,
    步骤S43中选取虹膜图像边缘的几块区域,分别计算其均值与方差的比值,再以这几个区域比值的均值作为噪声功率参数。

    8.  根据权利要求6所述的离焦虹膜图像的复原方法,其特征在于,
    步骤S44的迭代停止条件为当前迭代与最后两次迭代之间的均方误差小于设定的阈值。

    关 键 词:
    基于 参数估计 虹膜 图像 复原 方法
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