改进的虹膜图像质量评估方法
虹膜识别系统中，拍摄图像的质量好坏对于能否正确识别目标对象是至关重要的，但至今未有统一的、完善的质量评估标准.本文在对现有虹膜图像质量评估算法分析的基础上，提出了改进的、全面的评估方法，包括4个步骤:利用瞳孔灰度特征快速判断图像中有无虹膜；计算瞳孔缩放程度；利用虹膜灰度特征计算有效像素比，以此确定虹膜可用部分的大小；利用虹膜纹理径向分布的特征，提取3段圆弧计算其灰度梯度和来确定清晰度.通过实验证明，该方法有效可行，且实现了对虹膜图像进行实时质量评估的要求。
虹膜图像 质量评估 图像识别 虹膜灰度特征
骆丽 马争
电子科技大学通信与信息工程学院,成都,610054
国内会议
秦皇岛·北戴河
中文
601-604
2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）