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一种新颖的虹膜轮廓提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的虹膜定位方法是在人眼图像上把虹膜轮廓当作理想圆来提取.针对虹膜内边界不是理想圆,外边界边缘模糊等问题,提出一种新的虹膜轮廓提取方法.先利用极坐标变换将包含全部虹膜区域的某个范围展开成矩形形状,然后在此矩形区域上根据灰度的阶跃进行虹膜真实内边界的查找,最后在矩形区域上利用直线定位虹膜外边界代替在人眼图像上利用圆定位外边界.该方法不仅解决了内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题,而且以点、线检测代替圆检测显著降低了虹膜定位时间.通过对CASIA-IrisV3虹膜图像库进行定位测试结果表明,该方法平均定位时间0.172 s,定位准确率99.35%. 相似文献
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虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。提出了一种基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法,该算法利用形态学运算实现瞳孔圆心粗定位,采用划分区域求灰度均值隔项差值最大值的方法实现外圆半径的粗定位,并通过分层聚类的方法实现内外边界的精确定位。实验结果表明.与经典的虹膜定位算法如Wildes算法、Daugman算法相比,该算法定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。 相似文献
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针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。 相似文献
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《中国光学》2021,(3)
在眼科疾病检测中,为了对被检测者进行快速、准确、自动化的瞳孔定位,提出一种改进径向对称变换的瞳孔中心点定位算法。首先利用灰度积分投影法结合最大类间方差法,完成对人眼图像的粗分割,并根据多团块筛选条件提取出只包含瞳孔的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)。然后对ROI采用最小外接矩形结合灰度级形态学线性滤波方法,完成搜索半径范围的设置。最后,利用改进的径向对称变换算法进行瞳孔中心点定位。实验结果表明:本文算法的定位误差在8 pixel以内,平均定位时间为0.366 s,能够适应人眼图像中噪声干扰、采集不完整等大量非理性状态,满足多种红外眼科疾病检测设备对瞳孔定位算法的要求。 相似文献
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虹膜外边缘受眼睑遮挡较为严重时, 会给虹膜中心的准确提取造成很大的困难. 为此, 提出利用放置在相机轴外的红外光源产生的暗瞳图像估计瞳孔中心, 该方法避免了提取虹膜外边缘遇到的遮挡问题. 首先利用角膜反射光斑在相机像面中的位置估计角膜所在球体中心的三维空间坐标, 作为眼球的平动信息; 然后考察瞳孔中心与角膜球体中心在相机成像面投影位置的相对偏移, 作为眼球的转动信息; 最后利用人工神经网络完成视线特征向量与注视点坐标间的映射. 在人眼区域定位的问题上, 利用两部大视场相机, 采用自适应增强算法和主动表观模型算法实现眼部区域的准确定位, 该步骤可以将提取反射光斑和瞳孔中心需要考虑的图像区域限定在较小的范围内. 实验结果表明, 本文视线估计方法在水平方向上的平均误差为0.62°, 在竖直方向上的平均误差为1.05°, 是解决视线点估计的有效方法.
关键词:
暗瞳
人工神经网络
自适应增强
主动表观模型 相似文献
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复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求. 相似文献
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