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          基于FPGA的混沌加密虹膜識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)(二)

          作者: 時間:2014-10-27 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            是一個圓對稱函數(shù),其平滑的作用可通過σ 來控制,由于對圖像進(jìn)行線性平滑,數(shù)學(xué)上是進(jìn)行卷積,令g(x,y)為平滑后的圖像,得到:

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/264463.htm

            

          ?

            ;

            其中

            

          ?

            是平滑前的圖像。

            而沿梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)是非線性的,計(jì)算較為復(fù)雜,Marr 提出用拉普拉斯算子來替代,即用

            

          ?

            (7-14)

            式中

            

          ?

            為LOG(Laplacian of Guassian )濾波器。

            

          ?

            (7-15)

            Marr 的

            

          ?

            算子能較好地反映人們地視覺特性,通過對人眼視覺機(jī)理研究表明,對感受為同心圓的視神經(jīng)細(xì)胞,其輸出相當(dāng)于兩個高斯函數(shù)之差,視覺生理學(xué)中常用DOG(Difference of two Guassian functions)來描述:

            

          ?

            式中的正項(xiàng)代表激勵功能,負(fù)項(xiàng)代表抑制功能。

            實(shí)驗(yàn)表明,用不同的σ 高斯濾波器檢測邊緣,σ 越大,檢測到的邊緣越少,這一點(diǎn)可用濾波器的頻率特性說明:

            由于高斯函數(shù)

            

          ?

            的傅立葉變換為:

            

          ?

            (7-16)

            可見高斯平滑濾波器為低通濾波器,但σ 越大,頻帶越窄,對較高頻率的噪聲有很強(qiáng)的噪聲抑制作用。

            為了可靠地檢測邊緣,有人同時用多個大小不同的尺度σ來進(jìn)行濾波,這一點(diǎn)后來發(fā)展成為尺度濾波法。

            7.3.3 利用邊緣檢測結(jié)果對圖像進(jìn)行二值化

            對于灰度值沒有變化的背景圖像,其一階二階導(dǎo)數(shù)

            

          ?

            都為零,灰度值遞增,一階導(dǎo)數(shù)大于零,灰度值遞減,一階導(dǎo)數(shù)小于零。對于圖像的邊緣,往往是圖像灰度值激變的地方,其灰度的變化量達(dá)到峰值,即一階導(dǎo)數(shù)達(dá)到極值點(diǎn),相對應(yīng)二階導(dǎo)數(shù)為零,由數(shù)學(xué)分析中的函數(shù)理論可知,二階導(dǎo)數(shù)為正的點(diǎn)其灰度曲線是凹的,而二階導(dǎo)數(shù)為負(fù)的點(diǎn)其灰度曲線是凸的。對一幅灰度圖像來講,一旦灰度值發(fā)生變化,就可以從其二階導(dǎo)數(shù)上反映出來,二 階導(dǎo)數(shù)的正負(fù)可以反映灰度變化的形式。圖10顯示了一個函數(shù)及其二階導(dǎo)數(shù)的圖形。

            設(shè)圖9為圖形中某一斑點(diǎn)的灰度截面圖,則按照下式就可以使圖像二值化,由背景圖案中顯示出此斑點(diǎn)。

            

          ?

            (7-17)

            式中

            

          ?

            為二值化的圖像,

            

          ?

            為由(7-14)式進(jìn)行高斯拉普拉斯變換后的圖像值,但是對于圖像截面的斑點(diǎn),二值化后的圖像中卻顯示為一個圓環(huán)。對此,本文對式(7-17)做如下修正,以確保該點(diǎn)是一個斑點(diǎn)而不是一個圓環(huán):若

            

          ?

            大于等于零,則考察與它最近的非零點(diǎn),若該點(diǎn)大于0,則其等于零,若該點(diǎn)小于零,則其等于255。在對圖像的掃描中,實(shí)際上是從左到右進(jìn)行的,一種簡化的方法就是考察該已掃描的各點(diǎn),由這些點(diǎn)中離該點(diǎn)最近的非零值來決定該點(diǎn)的值。因此二值化的表達(dá)式是:

            

          ?

            其中t 為圖像中(x,y)前方的最近的一個非零點(diǎn),這樣改進(jìn)以后可以減少特征點(diǎn)內(nèi)部夾雜的斑點(diǎn)。

            7.4 虹膜圖像比對及識別理論分析

            有上述陳述我們知,歸一化后的虹膜圖像大小為720*50,這使得前期計(jì)算量較大。提取出720*50位的二值編碼后,在匹配時,用漢明距離(HD)對兩個虹膜特征碼進(jìn)行匹配比對,公式如下:

            

          ?

            其中,

            

          ?

            分別表示虹膜特征碼A和B的第j位編碼,

            

          ?

            表示“異或”運(yùn)算,當(dāng)A和B對應(yīng)的碼字相同時(都是1或者0),則異或值為0;A和B對應(yīng)的碼字不同時,則異或值為1。上式對兩個長度為720*50位的虹膜碼的對應(yīng)每一位進(jìn)行異或運(yùn)算,如果兩個虹膜碼的每一位都相同,則HD=0;如果兩個虹膜碼的每一位都不同,則HD=1。因此,對于來自同一個虹膜的兩幅圖像來說,漢明距離比較小,對于來自不同虹膜的兩幅圖像來說,漢明距離比較大。

            實(shí)際操作時,由于噪聲影響以及前面處理過程中不可避免地會引入誤差,來自于同一個虹膜的兩幅圖像的漢明距離不會是0,而是一個比較小的值;由于不同虹膜編碼的對應(yīng)位相等和不等的概率是一樣的,因此,不同虹膜的兩幅圖像的漢明距離也不會是1,而是一個比較大的值。所以在匹配決策時,需要設(shè)定一個閾值,小于此閾值的兩幅圖像則認(rèn)為屬于同一個虹膜,反之,則認(rèn)為屬于不同的虹膜。

            8.預(yù)期功能與目標(biāo)

            1)采集并識別虹膜圖像,實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證。

            2)在無按鍵喚醒的狀態(tài)下,系統(tǒng)暫停工作。

            3)在工作狀態(tài)下,通過在PC上的實(shí)時展示圖像,進(jìn)一步提高虹膜圖像的獲取質(zhì)量。

            4)在獲取分辨率的虹膜圖像的前提下,實(shí)現(xiàn)高精度的識別,將誤差降到最低。

            5)在TFT上精確顯示比對結(jié)果,使得比對身份識別更加直觀。

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