基于CGA的虹膜噪聲圖像快速定位與三維重建.pdf

1、虹膜是環(huán)繞在瞳孔周圍那一圈有顏色和凹凸不平的紋理結構的環(huán)狀組織，科學家將虹膜劃分為30多個區(qū)，每個區(qū)域對應人體的一種器官，虹膜診斷學通過觀察虹膜紋理的形狀，深度以及所在區(qū)域，對疾病進行診斷，并判斷人體的健康狀況。而虹膜診斷系統(tǒng)是利用計算機自動完成虹膜診斷的過程，不但可以預測疾病，還可以對患者的健康狀況進行長期的記錄與跟蹤。該系統(tǒng)的難點在于對虹膜圖像快速定位，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，并通過邊緣檢測，得到包含虹膜內外邊緣的邊緣點集。共形幾何代數(shù)(CGA)中，圓的表達式可由圓上三個點的外積得到，因此我們在邊緣點集中，隨機選擇三個點形成一個圓，并利用CGA中點與圓距離

3、位置關系結合虹膜內外邊界的先驗知識，對虹膜的內外邊界同時定位?；贑GA的圓檢測原理可以同時檢測多個圓，并且CGA對距離計算簡單，算法速度快，定位準確。
　　第二，針對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)中球來近似表示眼球，通過固定虹膜外邊緣，將虹膜表面的紋理轉化為CGA空間中的幾何實體，映射到眼球三維模型上。本文通過設計深度函數(shù)，將紋理的深度在三維模型上定量地表示出來。利用共形

4、幾何代數(shù)對虹膜進行三維重建，可以將虹膜表面紋理的的深度信息直觀表示出來。有利于虹膜診斷系統(tǒng)對紋理進行記錄。
　　第三，基于密度的聚類可以根據(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。為了對虹膜表面的紋理進行統(tǒng)計與表示，本文利用密度聚類的優(yōu)勢，提出基于密度聚類的紋理特征聚類算法。首先對虹膜圖像進行預處理，去掉光斑噪聲。圖像中眼瞼，虹膜邊緣點等噪聲若不加以處理，也會被當作紋理而錯誤的聚類。本文通過添加約束條件，去掉非紋理特征，