目前，已經出現了多種人體生理特征識別方法，包括對指紋、手型、人臉、聲音、簽名、DNA和虹膜等生理特征進行識別。虹膜的生理特征具有唯一性、穩定性、可采集性和非侵犯性等優點，在對安全性要求高的場合，虹膜識別是一種理想的身份識別方法[1]。
    虹膜定位在于從采集到的人眼圖像中分離出虹膜在整個圖像中的有效區域，確定虹膜的內、外邊界的位置。虹膜定位是虹膜識別過程中關鍵的一環，是后續處理的基礎。在虹膜定位算法中，最具代表性的就是Daugman的微分積分算法[2]和Wildes的Hough變換法[3]，很多定位算法都是以它們為基礎改進發展的[4-8]。在實際中，利用Hough變換定位虹膜邊界，需要考慮以下問題：(1)采用二值化的灰度投影來估計瞳孔中心容易受到濃黑睫毛以及圖像對比度差的影響，如何削弱這種影響是需要考慮的問題。(2)上、下眼皮對虹膜區域的侵入是很常見現象，定位算法需保證上、下眼皮等非虹膜邊界不被誤認為是虹膜邊界。(3)在直角坐標下的虹膜邊緣圖像中，閾值的選擇會影響到真正的邊界點所占的比例，為了獲得虹膜邊界點，窮舉出所有參數值會造成時間、空間的開銷過大和投票結果不集中的現象，當選取一定的閾值后怎樣進一步提高虹膜真正邊界點的比例也是需要考慮的問題。(4)在進行邊界定位時，Hough變換得到的幾何模型參數域中的最大值點對應著該條邊界, 算法需完成對虹膜的內、外邊界分開定位。一般邊緣檢測得到的邊界具有一定的厚度, 因此, 不能簡單的以最大值點或次大值點作為虹膜內外邊界的幾何模型參數點, 因為這兩點很可能屬于同一個邊界參數模型。
    針對以上問題, 本文給出了相應的解決辦法。首先，用一個全1的矩形窗對瞳孔中心進行粗略估計[9]；然后，以粗定位的瞳孔中心為極點，將直角坐標下的圖像轉換為極坐標下圖像[10-13]，此時虹膜內、外邊界近似水平，通過一定的判別準則剔除非水平邊緣點，以此提高真正虹膜邊界點的比例；其次,將經過邊緣點選擇后的虹膜圖像變換到直角坐標，再進行Hough變換, 選取最大和次大甚至是第三大的虹膜邊界參數的均值作為虹膜邊界參數；最后，利用虹膜內、外邊界參數之間存在的耦合關系以及對內、外邊界的取值范圍的經驗估計來限制Hough變換的參數取值范圍，以保證內、外定位的準確性。
1 虹膜定位算法原理
1.1 瞳孔中心的粗略估計
    采集到的虹膜圖像包括瞳孔、虹膜、鞏膜、眼皮、睫毛等部分，各部分灰度值都不一樣，而瞳孔區域灰度值一般都小于其周圍區域的灰度值，以此可以采用灰度窗口估計瞳孔中心的方法[10]。

    從圖5和圖6可以看出，本算法對標準數據庫中的虹膜圖像和實驗室現場采集的虹膜圖像都是有效的；同時該算法采用了較少的邊界點定位虹膜的邊界，計算量大大減小，定位精度相對提高。由表1的數據得出，該算法對樣本中的虹膜定位時間約為0.152 s，僅占Wildes 方法的4.57%，并且準確率比傳統方法略有提高。
    本文對虹膜定位算法進行了研究，提出了一種改進的虹膜邊界定位算法。在極坐標下，通過對非虹膜邊界點排除來提高虹膜邊界的比例，利用虹膜內、外邊界參數之間存在的耦合關系來限制Hough變換的參數取值范圍，并取最大和次大的邊界參數的均值作為虹膜邊界參數。實驗結果表明，該算法優于傳統的Hough變換定位算法，利用該虹膜定位算法取得了較好的定位效果。
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