基于自适应Canny算子和多方向Sobel算子的虹膜边缘检测算法

摘要：

虹膜边缘检测是虹膜识别系统的重要步骤之一,针对该检测需求,采用Canny算子进行虹膜边缘提取.针对虹膜图像中存在的椒盐颗粒噪声预先对图像进行中值滤波处理.针对传统Canny算子中由于高斯滤波器相关参数、双阈值需要人工设置导致的自适应能力弱和图像梯度信息提取不全面等问题,论文在分析虹膜图像特征的基础上,对传统Canny算子进行改进,首先采用包含标准差的四阶矩来统计不同虹膜图像像素点的分布情况,确定高斯滤波器中的空间尺度系数和模板窗口大小.其次结合Sobel算子,扩展梯度运算至4方向并进行加权表示整个虹膜图像梯度信息.最后采用Otsu算法进行高低阈值的选取.实验结果表明,论文算法对虹膜图像能准确定位边缘,检测精度高,能较好地满足实际应用的需要.

关键词：虹膜图像、边缘检测、Canny算子、四阶矩、梯度加权

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;江苏省自然科学基础研究计划基金

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2744-2749