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

        作者: 時(shí)間:2014-10-27 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          是一個(gè)圓對(duì)稱函數(shù),其平滑的作用可通過σ 來控制,由于對(duì)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.antipu.com.cn/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L(zhǎng)OG(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(duì)人眼視覺機(jī)理研究表明,對(duì)感受為同心圓的視神經(jīng)細(xì)胞,其輸出相當(dāng)于兩個(gè)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(lì)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(cè)邊緣,σ 越大,檢測(cè)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(duì)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(cè)邊緣,有人同時(shí)用多個(gè)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(cè)結(jié)果對(duì)圖像進(jìn)行二值化

          對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)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(duì)于圖像截面的斑點(diǎn),二值化后的圖像中卻顯示為一個(gè)圓環(huán)。對(duì)此,本文對(duì)式(7-17)做如下修正,以確保該點(diǎn)是一個(gè)斑點(diǎn)而不是一個(gè)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(duì)圖像的掃描中,實(shí)際上是從左到右進(jìn)行的,一種簡(jiǎn)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(gè)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(duì)及識(shí)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(shí),用漢明距離(HD)對(duì)兩個(gè)虹膜特征碼進(jìn)行匹配比對(duì),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(duì)應(yīng)的碼字相同時(shí)(都是1或者0),則異或值為0;A和B對(duì)應(yīng)的碼字不同時(shí),則異或值為1。上式對(duì)兩個(gè)長(zhǎng)度為720*50位的虹膜碼的對(duì)應(yīng)每一位進(jìn)行異或運(yùn)算,如果兩個(gè)虹膜碼的每一位都相同,則HD=0;如果兩個(gè)虹膜碼的每一位都不同,則HD=1。因此,對(duì)于來自同一個(gè)虹膜的兩幅圖像來說,漢明距離比較小,對(duì)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(shí),由于噪聲影響以及前面處理過程中不可避免地會(huì)引入誤差,來自于同一個(gè)虹膜的兩幅圖像的漢明距離不會(huì)是0,而是一個(gè)比較小的值;由于不同虹膜編碼的對(duì)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(huì)是1,而是一個(gè)比較大的值。所以在匹配決策時(shí),需要設(shè)定一個(gè)閾值,小于此閾值的兩幅圖像則認(rèn)為屬于同一個(gè)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(shí)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(shí)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(shí)別,將誤差降到最低。

          5)在TFT上精確顯示比對(duì)結(jié)果,使得比對(duì)身份識(shí)別更加直觀。

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