基于小范围搜索的虹膜定位方法

提出一种提高虹膜定位速度的方法。虹膜定位分为内定位和外定位2个方面:在内定位方面,首先建立一种基于形态学腐蚀、膨胀的去噪方法,有效地抑制了眼睫毛的干扰,提高了采用灰度投影法进行瞳孔中心粗定位的精度,缩小了精定位的搜索范围。然后使用sobel算子获取边缘图像,并利用粗定位数据和实际经验值设计了有效去除边缘噪声的方法。最后运用本文提出的基于"小范围搜索"的方法对虹膜内边缘进行精定位;在外定位方面,利用虹膜内边缘定位数据及虹膜库的先验知识,在有效去噪的基础上,仍可采用小范围搜索的方法定位虹膜外边缘。实验结果表明,本文提出的虹膜定位算法可快速准确地定位出虹膜内外边缘,减少了Hough算法及一些现行算法搜索的盲目性,且具有一定的抗干扰能力。

一种适合可变块运动估计硬件实现的改进三步搜索算法

针对三步搜索算法(TSS)不适合搜索中小运动剧烈程度的视频序列,提出了一种基于初始点预测、加强对小范围搜索的可扩展的三步搜索算法。算法在保证对较剧烈的视频序列搜索有效性的同时,加强了对中小剧烈程度视频序列的有效搜索,在匹配精度、搜索点数等算法性能方面相对于三步搜索算法有了明显的改善,同时有利于搜索模板的硬件易实现性,最后将其引入到变尺寸块运动估计中,获得了较好的效果。