雙目虹膜圖像檢測方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種雙目虹膜圖像檢測方法和裝置。其中，雙目虹膜圖像檢測方法包括：利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將虹膜圖像作為待測圖像；對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣，其中，梯度矩陣的梯度值與待測圖像上的像素點一一對應(yīng)；基于梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)；利用多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口；以及將合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。通過本發(fā)明，解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以快速地確定虹膜區(qū)域的問題，達(dá)到了快速確定虹膜區(qū)域的效果。
【專利說明】雙目虹膜圖像檢測方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及虹膜檢測領(lǐng)域，具體而言，涉及一種雙目虹膜圖像檢測方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 虹膜識別作為生物識別中最安全，最精確的識別方法越來越受到人們的關(guān)注。虹 膜是一個瞳孔和鞏膜之間的環(huán)形可視區(qū)域，是由一種隨瞳孔直徑變化而可以伸縮的，復(fù)雜 的纖維狀組織構(gòu)成，具有豐富的，錯綜復(fù)雜的紋理結(jié)構(gòu)。虹膜的形成是在胚胎時期隨機(jī)生成 的，導(dǎo)致每個人虹膜結(jié)構(gòu)各不相同，并且這種獨特的虹膜結(jié)構(gòu)在人的一生中幾乎不發(fā)生變 化。
[0003] 眼科專家和解剖學(xué)家經(jīng)過大量的觀察發(fā)現(xiàn)，每個虹膜都具有獨特的結(jié)構(gòu)，即使對 于同一個人，左眼和右眼的虹膜區(qū)別也是十分明顯的，自然界不可能出現(xiàn)完全相同的兩個 虹膜，因此，雙目虹膜識別相對于單目虹膜識別而言就更安全、更精確。
[0004] 現(xiàn)有的雙目虹膜采集方案基本是兩個單目攝像頭按照大致兩眼之間的距離放置， 分別用來采集人的左，右虹膜圖像。然后分別對左，右虹膜圖像進(jìn)行清晰度判斷，從而確定 是否為可用的虹膜圖像。然而，雙鏡頭識別虹膜中，通常難以快速地確定虹膜區(qū)域，導(dǎo)致虹 膜識別速度慢，耗時長。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的主要目的在于提供一種雙目虹膜圖像檢測方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù) 中難以快速地確定虹膜區(qū)域的問題。
[0006] 為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種雙目虹膜圖像檢 測方法。本發(fā)明的雙目虹膜圖像檢測方法包括：利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將所述虹 膜圖像作為待測圖像；對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯 度矩陣，其中，所述梯度矩陣的梯度值與所述待測圖像上的像素點一一對應(yīng)；基于所述梯度 矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)；利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得 到合并窗口；以及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
[0007] 為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，提供了一種雙目虹膜圖像檢 測裝置。本發(fā)明的雙目虹膜圖像檢測裝置包括：獲取單元，用于利用雙目虹膜鏡頭獲取虹 膜圖像，將所述虹膜圖像作為待測圖像；處理單元，用于對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與 所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣，其中，所述梯度矩陣的梯度值與所述待測圖像上 的像素點一一對應(yīng)；計算單元，用于基于所述梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)； 合并單元，用于利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口；以及第一確定 單元，用于將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
[0008] 根據(jù)本發(fā)明實施例，通過對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映 射關(guān)系的梯度矩陣，根據(jù)虹膜所具有的圓形的形狀特征，利用與待測圖像對應(yīng)的梯度矩陣 上的梯度值，計算得到多個圓形目標(biāo)，通過利用多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，從而快 速確定虹膜區(qū)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以快速地確定虹膜區(qū)域的問題，達(dá)到了快速確定雙 目虹膜圖像的虹膜區(qū)域的效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0009] 構(gòu)成本申請的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實 施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0010] 圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖；
[0011] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的雙目虹膜圖像檢測方法的流程圖；
[0012] 圖3a至圖3c是根據(jù)本發(fā)明實施例的眼睛圖像的梯度矩陣的示意圖；
[0013] 圖4是根據(jù)本發(fā)明實施例的梯度映射點的示意圖；
[0014] 圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例的梯度向量的示意圖；
[0015] 圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例優(yōu)選的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖；
[0016] 圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例的圓形窗口的示意圖；
[0017] 圖8是對圖7的圓形窗口的局部放大示意圖；
[0018] 圖9是根據(jù)本發(fā)明實施例的合并窗口的示意圖；
[0019] 圖10是根據(jù)本發(fā)明實施例一種可選的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖；
[0020] 圖11是根據(jù)本發(fā)明實施例另一種優(yōu)選的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖；
[0021] 圖12是根據(jù)本發(fā)明實施例另一種可選的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖；以及
[0022] 圖13是根據(jù)本發(fā)明實施例又一種優(yōu)選的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖。

【具體實施方式】
[0023] 需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相 互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。
[0024] 為了使本【技術(shù)領(lǐng)域】的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的 附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是 本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù) 人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范 圍。
[0025] 需要說明的是，本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語"第一"、"第 二"等是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使 用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實施例。此外，術(shù)語"包括"和 "具有"以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元 的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有 清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。
[0026] 本發(fā)明實施例提供了一種雙目虹膜圖像檢測方法和裝置。需要說明的是，本發(fā)明 實施例的雙目虹膜圖像檢測裝置可以用于執(zhí)行本發(fā)明實施例所提供的雙目虹膜圖像檢測 方法，本發(fā)明實施例的雙目虹膜圖像檢測方法也可以通過本發(fā)明實施例所提供的雙目虹膜 圖像檢測裝置來執(zhí)行。其中，雙目虹膜圖像檢測方法和裝置可以通過手機(jī)、平板電腦、計算 機(jī)等包含CPU等智能芯片的硬件設(shè)備中來實現(xiàn)。
[0027] 圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的雙目虹膜圖像檢測裝置的示意圖。如圖1所示，該雙 目虹膜圖像檢測裝置包括：獲取單元10、處理單元20、計算單元30、合并單元40、第一確定 單元50。
[0028] 獲取單元10用于利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將所述虹膜圖像作為待測圖 像。
[0029] 處理單元20用于對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與待測圖像具有映射關(guān)系的梯 度矩陣。其中，梯度矩陣的梯度值與待測圖像上的像素點一一對應(yīng)。
[0030] 待測圖像可以是通過攝像頭拍攝的圖像視頻流，攝像頭可以是用于拍攝人體雙眼 圖像的攝像頭，該攝像頭可以是一個攝像頭。在進(jìn)行虹膜識別時，攝像頭可以拍攝包含有雙 目虹膜的圖像視頻流，通過從該視頻流中檢測滿足虹膜識別的眼睛圖像。獲取到的眼睛圖 像可以是從拍攝的視頻流中獲取的多張圖像，以便于從這些圖像中檢測出可以用于虹膜識 別的眼睛圖像。
[0031] 在獲取到包含有待測圖像的視頻流之后，利用處理單元20對待測圖像進(jìn)行梯度 處理，處理單元20可以是對待測圖像的源圖像進(jìn)行梯度處理，也可以是對待測圖像進(jìn)行縮 小處理后的圖像進(jìn)行梯度處理，還可以是對待測圖像進(jìn)行灰度變換得到的灰度圖像進(jìn)行梯 度處理。通過對圖像的梯度處理，得到每個待測圖像上每個像素的梯度值，形成與待測圖像 對應(yīng)的梯度矩陣。在該梯度矩陣上，像素點與梯度值一一對應(yīng)。
[0032] 具體地，梯度處理方法可以是使用Sobel等梯度算子遍歷待測圖像上的每個像素 點，計算得到待測圖像的梯度矩陣。當(dāng)然，實際應(yīng)用中并不特指Sobel算子，只要是可以計 算圖像梯度的算子均可。
[0033] 計算單元30用于基于梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)。
[0034] 由于不同像素點對應(yīng)的梯度值存在不同，且虹膜是一個瞳孔和鞏膜之間的環(huán)形可 視區(qū)域，在眼睛圖像上虹膜區(qū)域應(yīng)該呈現(xiàn)為圓形或者圓環(huán)狀，因此，計算單元30可以在梯 度矩陣上利用梯度值計算圓形目標(biāo)，以便于利用計算得到的圓形目標(biāo)快速確定虹膜區(qū)域。
[0035] 合并單元40用于利用多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口。
[0036] 由于虹膜是一個瞳孔和鞏膜之間的環(huán)形可視區(qū)域，在眼睛圖像上虹膜區(qū)域輪廓應(yīng) 該呈現(xiàn)為圓形，因此，在利用梯度矩陣計算得到的多個圓形目標(biāo)在待測圖像上則顯示為多 個圓形窗口，該多個圓形窗口與多個圓形目標(biāo) 對應(yīng)。
[0037] 具體地，合并單元40利用多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理可以是直接對多個 圓形目標(biāo)進(jìn)行合并，然后將合并后的圓形目標(biāo)映射到待測圖像上，得到合并窗口；也可以是 將多個圓形目標(biāo)分別映射到待測圖像上得到多個圓形窗口，再對多個圓形窗口進(jìn)行合并， 得到合并窗口。
[0038] 第一確定單元50用于將合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
[0039] 在合并單元40執(zhí)行圓形合并處理之后，第一確定單元50將合并窗口作為虹膜區(qū) 域，從而確定出虹膜區(qū)域。
[0040] 本發(fā)明實施例的雙目虹膜圖像檢測裝置可以用于執(zhí)行圖2所示的雙目虹膜圖像 檢測方法，如圖2所示，該雙目虹膜圖像檢測方法包括：
[0041] 步驟S202,利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將虹膜圖像作為待測圖像。
[0042] 步驟S204,對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度 矩陣，其中，所述梯度矩陣的梯度值與所述待測圖像上的像素點一一對應(yīng)。
[0043] 步驟S206,基于所述梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)。
[0044] 步驟S208,利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口。
[0045] 步驟S210,將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
[0046] 上述步驟依次對應(yīng)于上述裝置的獲取單元10、處理單元20、計算單元30、合并單 元40和第一確定單元50,其描述可以參見上述裝置，這里不做贅述。
[0047] 根據(jù)本發(fā)明實施例，通過對待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映 射關(guān)系的梯度矩陣，根據(jù)虹膜所具有的圓形的形狀特征，利用與待測圖像對應(yīng)的梯度矩陣 上的梯度值，計算得到多個圓形目標(biāo)，通過利用多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，從而快 速確定虹膜區(qū)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以快速地確定虹膜區(qū)域的問題，達(dá)到了快速確定雙 目虹膜圖像的虹膜區(qū)域的效果。
[0048] 以Sobel算子為例，使用Sobel算子計算圖像梯度矩陣可以是利用X方向、Y方向 的梯度算子對待測圖像進(jìn)行計算。
[0049] 其中，X方向是水平方向，其梯度算子為：
[0050] -101
[0051] -202
[0052] -101 (1)
[0053] Y方向是堅直方向，其梯度算子為：
[0054] -1-2-1
[0055] 000
[0056] 12 1 (2)
[0057] 利用上述Sobel算子即公式（1)和公式（2)分別計算得到每個方向的梯度矩陣， 以及幅值矩陣。具體結(jié)果如圖3a至3c所示（由于原始圖片較大，這里截取包含眼睛區(qū)域 的小尺寸圖像）。其中，圖3a為X方向梯度矩陣，圖3b為Y方向梯度矩陣，圖3c為幅值矩 陣。
[0058] 在對待測圖像進(jìn)行梯度化處理，得到梯度矩陣之后，可以利用虹膜的形狀特征在 處理后眼睛圖像上計算得到多個圓形目標(biāo)。具體地，可以遍歷梯度矩陣上的每個點，沿著 當(dāng)前點Q正梯度方向（即梯度值由大到小的方向），以當(dāng)前遍歷半徑η作為步長，對應(yīng)的點 P就是映射點，如圖4所示。其中，當(dāng)前點Q為遍歷梯度矩陣時在梯度矩陣上的梯度值不為 0的點，遍歷半徑η的值可以根據(jù)不同瞳孔半徑進(jìn)行設(shè)置，也可以設(shè)置有多個遍歷半徑η的 值，利用該多個遍歷半徑η分別遍歷梯度矩陣，以找到圓形目標(biāo)的圓心，從而得到多個圓形 目標(biāo)。在實際應(yīng)用中還需要對η的范圍（即不同的取值）進(jìn)行遍歷。P點是點Q沿著Q點 處的正梯度方向距離為η的點處的位置坐標(biāo)。
[0059] 遍歷完所有η，按照上述方法可以得到一系列的可能的圓形半徑，再由后續(xù)的窗口 合并進(jìn)行排除。具體地，遍歷公式如下：

【權(quán)利要求】
1. 一種雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，包括： 利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將所述虹膜圖像作為待測圖像； 對所述待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣，其中， 所述梯度矩陣的梯度值與所述待測圖像上的像素點一一對應(yīng)； 基于所述梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)； 利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口； W及 將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，利用所述多個圓形目 標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口包括： 將多個圓形目標(biāo)映射到所述待測圖像上，得到所述多個圓形窗口；通過將所述多個圓 形窗口中包含有相同區(qū)域的圓形窗口合并為一個圓形窗口來對所述多個圓形窗口進(jìn)行合 并，得到所述合并窗口， 或者， 通過將所述多個圓形目標(biāo)中包含有相同區(qū)域的圓形目標(biāo)合并為一個圓形目標(biāo)來對所 述多個圓形目標(biāo)進(jìn)行合并，得到合并目標(biāo)；將所述合并目標(biāo)映射到所述待測圖像上，得到所 述合并窗口。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于， 在利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之后，W及將所述合并 窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域之前，所述雙目虹膜圖像檢測方法還包括；判斷所述合 并窗口的個數(shù)是否等于2,其中，如果判斷出所述合并窗口的個數(shù)等于2,則將該2個合并窗 口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，在利用所述多個圓形 目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之后，W及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的 虹膜區(qū)域之前，所述雙目虹膜圖像檢測方法還包括： 判斷合并成所述合并窗口的窗口個數(shù)是否小于第一預(yù)設(shè)闊值； 如果判斷出合并成所述合并窗口的窗口個數(shù)小于所述第一預(yù)設(shè)闊值，則去除所述窗口 個數(shù)小于所述第一預(yù)設(shè)闊值的合并窗口。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，在利用所述多個圓形 目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之后，W及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的 虹膜區(qū)域之前，所述雙目虹膜圖像檢測方法還包括： 檢測所述合并窗口中是否存在光斑區(qū)域，所述光斑區(qū)域為光線照射到瞳孔時形成光斑 的區(qū)域；W及 如果檢測出不存在光斑區(qū)域的合并窗口，則去除不存在光斑區(qū)域的合并窗口。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于， 在對所述待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣之 前，所述雙目虹膜圖像檢測方法還包括：將所述待測圖像縮小為所述待測圖像的預(yù)設(shè)倍數(shù)， 在對所述待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣包 括：對縮小后的待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到所述梯度矩陣。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，在將所述合并窗口作 為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域之后，所述雙目虹膜檢測方法還包括： 判斷光斑區(qū)域是否滿足預(yù)設(shè)條件，其中，所述光斑區(qū)域為光線照射到瞳孔時形成光斑 的區(qū)域，所述預(yù)設(shè)條件為根據(jù)清晰的眼睛圖像上的光斑區(qū)域得到的條件； 如果判斷出所述光斑區(qū)域滿足所述預(yù)設(shè)條件，則檢測滿足所述預(yù)設(shè)條件的光斑區(qū)域的 個數(shù)是否等于2; W及 如果檢測出滿足所述預(yù)設(shè)條件的光斑區(qū)域的個數(shù)等于2,則將所述虹膜區(qū)域所處的眼 睛圖像作為用于虹膜識別的眼睛圖像。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的雙目虹膜圖像檢測方法，其特征在于，判斷光斑區(qū)域是否滿 足預(yù)設(shè)條件包括： 利用濾波器對所述光斑區(qū)域進(jìn)行濾波，得到響應(yīng)最大值，所述響應(yīng)最大值為用于反映 所述光斑區(qū)域的光斑屬性的值； 通過判斷所述響應(yīng)最大值是否大于第二預(yù)設(shè)闊值來判斷所述光斑區(qū)域是否滿足預(yù)設(shè) 條件，其中，如果判斷出所述響應(yīng)最大值大于所述第二預(yù)設(shè)闊值，則確定所述光斑區(qū)域滿足 所述預(yù)設(shè)條件。
9. 一種雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，包括： 獲取單元，用于利用雙目虹膜鏡頭獲取虹膜圖像，將所述虹膜圖像作為待測圖像； 處理單元，用于對所述待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的 梯度矩陣，其中，所述梯度矩陣的梯度值與所述待測圖像上的像素點一一對應(yīng)； 計算單元，用于基于所述梯度矩陣上的梯度值計算得到多個圓形目標(biāo)； 合并單元，用于利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口； W及 第一確定單元，用于將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，所述合并單元包括： 第一映射模塊，用于將多個圓形目標(biāo)映射到所述待測圖像上，得到所述多個圓形窗口， 所述圓形窗口為符合虹膜的灰度分布和形狀特征的區(qū)域；第一合并模塊，用于通過將所述 多個圓形窗口中包含有相同區(qū)域的圓形窗口合并為一個圓形窗口來對所述多個圓形窗口 進(jìn)行合并，得到所述合并窗口， 或者， 第二合并模塊，用于通過將所述多個圓形目標(biāo)中包含有相同區(qū)域的圓形目標(biāo)合并為一 個圓形目標(biāo)來對所述多個圓形目標(biāo)進(jìn)行合并，得到合并目標(biāo)；第二映射模塊，用于將所述合 并目標(biāo)映射到所述待測圖像上，得到所述合并窗口。
11. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于， 所述雙目虹膜圖像檢測裝置還包括；第一判斷單元，用于在利用所述多個圓形目標(biāo)來 進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之后，W及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū) 域之前，判斷所述合并窗口的個數(shù)是否等于2,其中，如果判斷出所述合并窗口的個數(shù)等于 2,則將該2個合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域。
12. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，所述雙目虹膜圖像檢 測裝置還包括： 第二判斷單元，用于在利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之 后，W及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域之前，判斷合并成所述合并窗口的 窗口個數(shù)是否小于第一預(yù)設(shè)闊值； 第一去除單元，用于如果判斷出合并成所述合并窗口的窗口個數(shù)小于所述第一預(yù)設(shè)闊 值，則去除所述窗口個數(shù)小于所述第一預(yù)設(shè)闊值的合并窗口。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，所述雙目虹膜圖像檢 測裝置還包括： 第一檢測單元，用于在利用所述多個圓形目標(biāo)來進(jìn)行圓形合并處理，得到合并窗口之 后，W及將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域之前，檢測所述合并窗口中是否存 在光斑區(qū)域，所述光斑區(qū)域為光線照射到瞳孔時形成光斑的區(qū)域；W及 第二去除單元，用于如果檢測出不存在光斑區(qū)域的合并窗口，則去除不存在光斑區(qū)域 的合并窗口。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于， 所述雙目虹膜圖像檢測裝置還包括：縮小單元，用于在對所述待測圖像進(jìn)行梯度處理， 得到與所述待測圖像具有映射關(guān)系的梯度矩陣之前，將所述待測圖像縮小為所述待測圖像 的預(yù)設(shè)倍數(shù)， 所述處理單元包括；處理模塊，用于對縮小后的待測圖像進(jìn)行梯度處理，得到所述梯度 矩陣。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，所述雙目虹膜檢測裝 置還包括： 第H判斷單元，在將所述合并窗口作為雙目虹膜圖像的虹膜區(qū)域之后，判斷光斑區(qū)域 是否滿足預(yù)設(shè)條件，其中，所述光斑區(qū)域為光線照射到瞳孔時形成光斑的區(qū)域，所述預(yù)設(shè)條 件為根據(jù)清晰的眼睛圖像上的光斑區(qū)域得到的條件； 第二檢測單元，用于如果判斷出所述光斑區(qū)域滿足所述預(yù)設(shè)條件，則檢測滿足所述預(yù) 設(shè)條件的光斑區(qū)域的個數(shù)是否等于2 及 第二確定單元，用于如果檢測出滿足所述預(yù)設(shè)條件的光斑區(qū)域的個數(shù)等于2,則將所述 虹膜區(qū)域所處的眼睛圖像作為用于虹膜識別的眼睛圖像。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的雙目虹膜圖像檢測裝置，其特征在于，所述第H判斷單元 包括： 濾波模塊，用于利用濾波器對所述光斑區(qū)域進(jìn)行濾波，得到響應(yīng)最大值，所述響應(yīng)最大 值為用于反映所述光斑區(qū)域的光斑屬性的值； 判斷模塊，用于通過判斷所述響應(yīng)最大值是否大于第二預(yù)設(shè)闊值來判斷所述光斑區(qū)域 是否滿足預(yù)設(shè)條件，其中，如果判斷出所述響應(yīng)最大值大于所述第二預(yù)設(shè)闊值，則確定所述 光斑區(qū)域滿足所述預(yù)設(shè)條件。
【文檔編號】G06K9/00GK104463096SQ201410601390
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年10月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月30日
【發(fā)明者】劉洋, 宋惠 申請人:北京天誠盛業(yè)科技有限公司