39、多光谱眼部生物特征识别技术解析

多光谱眼部生物特征识别技术解析

1. 虹膜特征提取与匹配

在眼部图像中，由于虹膜的隐式形态、瞳孔扩张差异以及与相机的距离不同，分割后的虹膜大小会有所变化。为了便于比较，需要对分割后的虹膜进行几何变换，使其大小一致，这个过程被称为虹膜归一化。

1.1 虹膜归一化

• 椭圆展开 ：将椭圆形的虹膜展开为一个角度分辨率为 360、径向分辨率为 64 的矩形区域。此过程基于特定算法，会考虑虹膜的扩张或收缩程度，以及定义虹膜和瞳孔边界的两个椭圆的不同中心和方向。
• 双椭圆展开算法 ：通过迭代过程，将瞳孔边界上的每个像素映射到虹膜边界。每次迭代时，测量虹膜扩张程度的变量 ρ 的值会增加，直到达到停止标准。最终的 ρ 值用于将虹膜区域从原始的笛卡尔坐标（虹膜为椭圆形/圆形）转换为伪极坐标（虹膜为矩形）。
• 算法步骤 ：
  1. 初始化 ρ 值以及角度和径向分辨率的值。
  2. 在每次迭代开始时，将以原点为中心、倾斜度和长短轴与瞳孔相同的椭圆上的像素位置 (x, y) 映射到使用定义虹膜边界的椭圆的倾斜度和中心的新位置。
  3. 根据 ρ 值增加定义虹膜边界的椭圆的长短轴。
  4. 对长短轴进行归一化，以便将从虹膜中心到新像素位置 (x, y) 的半径值与 1 进行比较。半径越接近 1，像素 (x, y) 越接近虹膜边界。
  5. 每次迭代结束时，增加 ρ 值并重复位置 (x, y) 的映射。
  6. 使用