基于CGA的虹膜噪聲圖像快速定位與三維重建.pdf_第1頁(yè)
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1、虹膜是環(huán)繞在瞳孔周?chē)且蝗τ蓄伾桶纪共黄降募y理結(jié)構(gòu)的環(huán)狀組織,科學(xué)家將虹膜劃分為30多個(gè)區(qū),每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)人體的一種器官,虹膜診斷學(xué)通過(guò)觀察虹膜紋理的形狀,深度以及所在區(qū)域,對(duì)疾病進(jìn)行診斷,并判斷人體的健康狀況。而虹膜診斷系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成虹膜診斷的過(guò)程,不但可以預(yù)測(cè)疾病,還可以對(duì)患者的健康狀況進(jìn)行長(zhǎng)期的記錄與跟蹤。該系統(tǒng)的難點(diǎn)在于對(duì)虹膜圖像快速定位,虹膜表面紋理的位置與深度信息的提取。本課題研究重點(diǎn)解決虹膜診斷系統(tǒng)中的噪聲圖像下

2、快速定位,虹膜三維重建,以及紋理信息的提取、記錄與表示。以下,為本文研究的問(wèn)題:
  第一,虹膜儀采集到的圖像中存在光照不均勻、光斑、虹膜被睫毛、眼皮遮擋等噪聲,本文提出了一種圖像三值化算法,將圖像分割為瞳孔,虹膜,鞏膜三部分,去掉了大部分噪聲的干擾,并通過(guò)邊緣檢測(cè),得到包含虹膜內(nèi)外邊緣的邊緣點(diǎn)集。共形幾何代數(shù)(CGA)中,圓的表達(dá)式可由圓上三個(gè)點(diǎn)的外積得到,因此我們?cè)谶吘夵c(diǎn)集中,隨機(jī)選擇三個(gè)點(diǎn)形成一個(gè)圓,并利用CGA中點(diǎn)與圓距離

3、位置關(guān)系結(jié)合虹膜內(nèi)外邊界的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)虹膜的內(nèi)外邊界同時(shí)定位?;贑GA的圓檢測(cè)原理可以同時(shí)檢測(cè)多個(gè)圓,并且CGA對(duì)距離計(jì)算簡(jiǎn)單,算法速度快,定位準(zhǔn)確。
  第二,針對(duì)單幅正視的虹膜圖像,本文提出了一種基于CGA的從平面到三維模型的映射方法,用共形幾何代數(shù)中球來(lái)近似表示眼球,通過(guò)固定虹膜外邊緣,將虹膜表面的紋理轉(zhuǎn)化為CGA空間中的幾何實(shí)體,映射到眼球三維模型上。本文通過(guò)設(shè)計(jì)深度函數(shù),將紋理的深度在三維模型上定量地表示出來(lái)。利用共形

4、幾何代數(shù)對(duì)虹膜進(jìn)行三維重建,可以將虹膜表面紋理的的深度信息直觀表示出來(lái)。有利于虹膜診斷系統(tǒng)對(duì)紋理進(jìn)行記錄。
  第三,基于密度的聚類(lèi)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分布的密度,將連通但形狀不規(guī)則的區(qū)域聚為一類(lèi)。為了對(duì)虹膜表面的紋理進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與表示,本文利用密度聚類(lèi)的優(yōu)勢(shì),提出基于密度聚類(lèi)的紋理特征聚類(lèi)算法。首先對(duì)虹膜圖像進(jìn)行預(yù)處理,去掉光斑噪聲。圖像中眼瞼,虹膜邊緣點(diǎn)等噪聲若不加以處理,也會(huì)被當(dāng)作紋理而錯(cuò)誤的聚類(lèi)。本文通過(guò)添加約束條件,去掉非紋理特征,

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