基于虹膜角点密度和瞳孔大小的健康检测系统设计与分析

虹膜诊断是人类健康检测的一个重要技术。文章提出根据图像中任意小区域的角点个数粗定位瞳孔,使用Hough变换确定内外轮廓,再根据虹膜角点密度和瞳孔的大小确定健康情况。实验结果表明,该系统具有很好的性能。

基于Tamura特征的虹膜结构密度计算方法

虹膜诊断学是一门通过分析眼睛虹膜纤维组织的色彩与结构,来判断身体组织健康状况的学科,不同人眼虹膜的纤维结构的密度存在差异,可用于判断身体组织健康状况。文中介绍了一种基于Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度和方向度的虹膜纤维结构密度计算方法。在使用Tamura算法之前对图片进行归一化、直方图均衡和局部二值化三步预处理,以减小直接应用Tamura算法的背景、光照不均匀的影响,减小结果误差。选取3幅典型图像代表三个等级的虹膜纤维结构密度,进而计算3幅典型图像的Tamura纹理特征以确定虹膜纤维结构密度与所选取特征间的关系。最后将该算法应用到沈阳工业大学视觉检测技术研究所自建虹膜库中的60幅图片样本中,结果表明该方法与主观粗糙度判断一致,切实有效。