曾 叶，蔡碧野，宋 云，李雪玉

（长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙410114）

·图形图像处理·

一种基于图像对齐的虹膜分割方法

曾 叶，蔡碧野，宋 云，李雪玉

（长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙410114）

在传统的Hough变换虹膜图像分割方法中，虹膜图像易受到外界因素影响而造成分割不准确。针对该问题，提出一种虹膜图像分割方法。采用阈值法和Hough变化的方法检测出瞳孔中心，Harris角点检测法得出左眼角，使用稀疏和低秩分解的批量对齐算法对已分类标记的图像进行处理，使其具有低秩特性。对处理后的图像应用边缘检测和Hough变换相结合的方法实现人眼虹膜的分割。与传统的Hough变换方法进行实验对比，结果表明该方法能有效地去除因遮挡形成的噪声，从而提高虹膜定位的精确度。

Hough变换；图像对齐；虹膜图像分割；Harris角点检测；低秩；边缘检测

中文引用格式：曾 叶，蔡碧野，宋 云，等.一种基于图像对齐的虹膜分割方法［J］.计算机工程，2015，41（7）：269⁃273.

英文引用格式：Zeng Ye，Cai Biye，Song Yun，et al.An Iris Segmentation Method Based on Image Alignment［J］.Computer Engineering，2015，41（7）：269⁃273.

1 概述

虹膜位于瞳孔和巩膜之间的环形区域，具有唯一性、不易改变性、易采集性等优点，可用于进行身份识别［1］。由于虹膜的特殊结构，通常采集到的虹膜图像中不仅包含虹膜，还包含眼睛的其他部分，如瞳孔、眼睑、眼睫毛等，虹膜识别技术难以直接进行准确识别，必须先进行虹膜分割预处理。虹膜分割的结果将作为识别处理的输入，其结果的好坏直接影响到整个系统的性能。目前存在多种人眼虹膜分割方法，如文献［2⁃3］提出采用边缘检测算法和Hough变换相结合的方法来确定人眼虹膜的位置。……