一种基于瞳孔定位的彩色虹膜圆环定位及提取方法与流程

1.本发明涉及身份识别技术领域，具体的涉及彩色虹膜识别中虹膜圆环定位及提取方法。


背景技术：

2.人体虹膜是环绕黑色瞳孔的圆环状部分，其外由白色巩膜所包围。虹膜识别首先需完成虹膜图像中虹膜的定位，包括虹膜圆环的内圆定位和外圆定位，其目的是将虹膜圆环部分的图像提取出来，为后续处理奠定基础。所谓内圆定位，就是找出瞳孔的中心点和边界圆，即虹膜圆环的内边界。所谓外圆定位，就是找出虹膜圆环的外边界。
3.传统的虹膜内外边缘定位方法中，总会有大量的采用图像的边缘检测、圆拟合、圆过滤筛选等经典的技术手段。这类图像计算复杂且费时。在网络化虹膜在线识别的应用系统中，计算方法越简单用时越少，则对系统资源的占用越少，系统的效率也越高。


技术实现要素：

4.本发明以已经完成虹膜内边缘即瞳孔定位计算的彩色虹膜图像为基础，利用将其转换到伪色彩空间及相应的后续变换后获得结果的特殊性，得到虹膜外边缘特征明显的二值化图并从中直接计算虹膜的外边缘的圆半径，快捷完成彩色虹膜外圆的定位及虹膜圆环的提取，完全避免了传统的采用诸如边缘检测、圆拟合、圆过滤筛选等的复杂且耗时的计算，显著地提高虹膜外圆的定位及虹膜圆环的提取效率。
5.本发明采用的技术方案是：一种基于瞳孔定位的彩色虹膜圆环定位及提取方法，所述方法包括以下处理步骤：
6.p1，以先前已经完成虹膜内边缘即瞳孔定位计算的彩色虹膜图像作基础，将彩色虹膜图像转换为灰度图gray；
7.p2，对p1得到的灰度图gray建立其对应的索引矩阵；
8.p3，通过伪彩色空间变换将索引矩阵转换为伪彩色图；
9.p4，从伪彩色图中分离出其中的r分量，并对其做极化处理得到r分量极化图；
10.p5，对前述r分量极化图进行二值化转换，得到r分量极化图的二值图；
11.p6，从前述r分量极化图的二值图中计算虹膜外边缘的半径，以此作为虹膜外边缘定位结果；
12.p7，将彩色虹膜图像平移到图像中心；
13.p8，截取彩色虹膜图像的虹膜圆环。
14.进一步地，所述p1中将彩色虹膜图像转换为灰度图的具体处理方法为：
15.p1-1，计算彩色虹膜图像的rgb矩阵的空间尺寸：行数，列数，维度,并按此空间尺寸分离rgb矩阵，分别得到红色分量，绿色分量，蓝色分量三个分量矩阵r,g,b；
16.p1-2,彩色虹膜图像的rgb矩阵转换生成灰度图矩阵gray，具体的转换过程为：用一组参数pa_r，pa_g和pa_b分别乘以红色分量矩阵r，绿色分量矩阵g以及蓝色分量矩阵b，
得到灰度图矩阵gray；其计算处理表达式如下：
17.灰度图gray＝(pa_r*r pa_g*g pa_b*b)。
18.特别的，所述p1-2的中所用的一组参数为：
19.[pa_r，pa_g，pa_b]＝[0.3，0.6，0.1]。
[0020]
进一步地，所述p2中建立虹膜图像灰度图矩阵gray对应的索引矩阵的具体处理方法为：
[0021]
p2-1,预先设定调色板规格参数pa_c，该规格参数pa_c可选值为2-255，规定调色板矩阵的行向量的数量，该数量对应调色板颜色的数量；
[0022]
p2-2,建立调色板矩阵map，调色板矩阵map大小为[pa_c,3]，及每个行向量包含3个元素；p2-3,为调色板矩阵map的每行元素计算对应的灰度索引值，计算公式如下：
[0023]
调色板矩阵map元素灰度索引值＝行序号i/pa_c；
[0024]
p2-4,建立与虹膜图像灰度图矩阵gray大小相等的索引矩阵gray_ind；
[0025]
p2-5,循环索引矩阵gray_ind每一个元素，赋予该元素的索引值；该元素的索引值为虹膜图像灰度图矩阵gray对应位置元素的灰度值除以pa_c后的数值在调色板矩阵map中元素值与之相等的行序号值。
[0026]
特别地，所述p2中索引矩阵规格参数pa_c值为索引矩阵规格的最大值255。
[0027]
进一步地，所述p3中将索引矩阵转换为伪彩色图的具体处理方法为：根据p1-1的索引矩阵各元素不同的值，按照所设定的伪彩色图的调色板色彩数量参数pa_rgb的限定，将p2得到的索引矩阵转变为不同颜色的三维rgb图像，即彩色虹膜图像的灰度图的伪彩色图。
[0028]
特别地，所述p3中调色板色彩数量参数pa_rgb值为伪彩色图色彩数量的最大值255。
[0029]
进一步地，所述p4中的对伪彩色图的r分量图做极化处理的具体方法为：分离出伪彩色图的r分量，用设定的阈值对其进行图像二值化分割,即将小于阈值的像素置为“0”值，并将大于等于阈值的像素置为“255”值，得到伪彩色图r分量极化图。
[0030]
进一步地，所述p5中r分量极化图的二值化转换方法为：建立前述r分量极化图对应的规格为0和1的二值矩阵dw，将所有r分量极化图矩阵中为“0”的元素在所对应位置的dw的值置为二进制“0”，将所有r分量极化图矩阵中为“255”的元素在所对应位置的dw的值置为二进制“1”。
[0031]
进一步地，所述p6中虹膜外边缘的半径r具体计算方法为：以伪彩色图r分量极化图的二值化图中瞳孔定位的中心点坐标为起始点，沿x轴向右方向计算到达右部黑色边缘的长度，即得到虹膜外边缘的半径rr值。
[0032]
进一步地，所述p7中彩色虹膜图像平移到图像中心的具体处理方法为：
[0033]
p7-1，计算瞳孔中心点坐标与图像中心点坐标的行方向的偏移量，对彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵所有元素做行方向的反方向平移，丢弃溢出部分元素，并对移走元素后的位置赋值预设的填充值；
[0034]
p7-2，计算瞳孔中心点坐标与图像中心点坐标的列方向的偏移量，对彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵所有元素做列方向的反方向平移，丢弃溢出部分元素，并对移走元素后的位置赋值预设的填充值，由此得到完整的彩色虹膜图
像平移到图像中心的彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵结果，形成新的虹膜圆环中心点和图像中心点重合的彩色虹膜图像。
[0035]
进一步地，所述p8中提取彩色虹膜圆环的具体处理方法为：
[0036]
p8-1，以彩色虹膜图像的中心点为圆心，以瞳孔定位得到的瞳孔半径长作圆半径r0，将彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵圆半径r内相应元素赋值“0”，由此得到剔除虹膜内圆的彩色虹膜图像；
[0037]
p8-2，以彩色虹膜图像的中心点为圆心，以前述述p6中所获得的虹膜外边缘的半径rr作圆半径r1，将彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵中圆半径r1以外相应元素赋值“0”，由此实现完整的彩色虹膜圆环图像的提取。
[0038]
本发明的有益效果是：
[0039]
本发明完全避免了传统虹膜识别技术中广泛采用的诸如边缘检测、圆拟合、圆筛选等复杂且耗时的计算，而是通过一系列空间变换后就可以直接计算出虹膜外边缘数据并完成彩色虹膜圆环的提取，处理及其简洁高效。
附图说明
[0040]
图1为本发明一种虹膜外边缘快速定位方法流程图；
[0041]
图2为本发明已经完成瞳孔定位处理的彩色虹膜图像输入实例示意图；
[0042]
图3为本发明将彩色虹膜图像转换到灰度图的结果示意图；
[0043]
图4为本发明虹膜图像灰度图矩阵gray建立对应的索引矩阵的处理流程示意图；
[0044]
图5为本发明经rgb伪彩色变换后的结果示意图；
[0045]
图6为本发明从rgb伪彩色变换结果中抽取的r分量结果示意图；
[0046]
图7为本发明r分量图进行极化处理后的结果示意图；
[0047]
图8为本发明对r分量极化处理后的二值化处理结果示意图；
[0048]
图9为本发明虹膜外边缘定位结果示意图；
[0049]
图10为本发明彩色虹膜图像平移处理后的结果示意图；
[0050]
图11为本发明彩色虹膜图像剔除瞳孔部分内容处理的结果示意图；
[0051]
图12为本发明彩色虹膜图像提取的彩色虹膜圆环的处理结果示意图。
具体实施方式
[0052]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明。本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0053]
实施例1：图1所示为本发明一种基于瞳孔定位的彩色虹膜圆环定位及提取方法的处理流程图。如图1所示，本发明彩色虹膜识别的虹膜外边缘快速定位方法，所述方法包括以下处理步骤：
[0054]
p1，以先前已经完成虹膜内边缘即瞳孔定位计算的彩色虹膜图像作基础，将彩色虹膜图像转换为灰度图gray；
[0055]
p2，对p1得到的灰度图gray建立其对应的索引矩阵；
[0056]
p3，通过伪彩色空间变换将索引矩阵转换为伪彩色图；
[0057]
p4，从伪彩色图中分离出其中的r分量，并对其做极化处理；
[0058]
p5，对前述极化图进行二值化转换，得到r分量极化图的二值图；
[0059]
p6，从前述r分量极化图的二值图中计算虹膜外边缘的半径，以此作为虹膜外边缘定位结果；
[0060]
p7，将彩色虹膜图像平移到图像中心；
[0061]
p8，截取彩色虹膜图像的虹膜圆环。
[0062]
实施例2：参见图2和图3，图2为先前已经完成虹膜内边缘即瞳孔定位计算的彩色虹膜图像输入实例示意图，图3为将图2所示的彩色虹膜图像转换到灰度图的结果示意图。具体转换处理过程为：
[0063]
p1-1，计算彩色虹膜图像的rgb矩阵的空间尺寸：行数，列数，维度,并按此空间尺寸分离rgb矩阵，分别得到红色分量，绿色分量，蓝色分量三个分量矩阵r,g,b；
[0064]
p1-2,彩色虹膜图像的rgb矩阵转换生成灰度图矩阵gray，具体的转换过程为：用一组参数pa_r，pa_g和pa_b分别乘以红色分量矩阵r，绿色分量矩阵g以及蓝色分量矩阵b，得到灰度图矩阵gray；其处理表达式为：
[0065]
灰度图gray＝(pa_r*r pa_g*g pa_b*b)。
[0066]
在本实施例中，计算过程为：灰度图gray＝(0.3*r 0.6*g 0.1*b)。
[0067]
实施例3：参见图4，图4为虹膜图像灰度图矩阵gray建立对应的索引矩阵的处理流程示意图实例，具体处理方法为：
[0068]
p2-1,预先设定调色板规格参数pa_c，该规格参数pa_c可选值为1～255，规定调色板颜色的数量，同时也规定调色板矩阵的行向量的数量为pa_c 1个；
[0069]
p2-2,建立调色板矩阵map，矩阵map尺寸为[pa_c 1,3]，即每个行向量包含3个元素；
[0070]
p2-3,为调色板矩阵map的每行元素计算对应的灰度索引值，计算公式如下：
[0071]
调色板矩阵map元素灰度索引值＝行序号i/pa_c；
[0072]
p2-4,建立与虹膜图像灰度图矩阵gray大小相等的索引矩阵gray_ind；
[0073]
p2-5,循环读取虹膜图像灰度图矩阵gray每个元素，其元素值即该元素的灰度值除以pa_c后得到其换算值，找到调色板矩阵map中元素值与之等值的位置以获得其行序号i，然后将此行序号i赋值予索引矩阵gray_ind中与虹膜图像灰度图矩阵gray相同位置[x,y]的元素，由此完成虹膜图像灰度图矩阵gray对应的索引矩阵gray_ind的建立。
[0074]
在本实施例中，索引矩阵规格参数pa_c值为索引矩阵规格的最大值255，即表示有256种颜色或灰度图的灰度值。
[0075]
本实施例中，调色板矩阵map元素灰度索引值＝行序号i/255，行序号i为0～255，共计256个行向量；经p2-3计算赋值的调色板矩阵map元素值如下所示：
[0076]
[0，0，0；0.0039，0.0039，0.0039；0.0079，0.0079，0.0079；
[0077]
0.0118，0.0118，0.0118；0.0157，0.0157，0.0157；0.0196，0.0196，0.0196；
[0078]
0.0235，0.0235，0.0235；0.0275，0.0275，0.0275；0.0314，0.0314，0.0314；
[0079]
0.0353，0.0353，0.0353；0.0392，0.0392，0.0392；0.0431，0.0431，0.0431；0.0470，0.0470，0.0470；0.0510，0.0510，0.0510；0.0549，0.0549，0.0549；
[0080]
0.0588，0.0588，0.0588；0.0627，0.0627，0.0627；0.0667，0.0667，0.0667；
[0081]
0.0706，0.0706，0.0706；0.0745，0.0745，0.0745；0.0784，0.0784，0.0784；
[0082]
0.0824，0.0824，0.0824；0.0863，0.0863，0.0863；0.0902，0.0902，0.0902；
[0083]
0.0941，0.0941，0.0941；0.0980，0.0980，0.0980；0.1020，0.1020，0.1020；
[0084]
0.1059，0.1059，0.1059；0.1099，0.1099，0.1099；0.1137，0.1137，0.1137；
[0085]
0.1176，0.1176，0.1176；0.1216，0.1216，0.1216；0.1255，0.1255，0.1255；
[0086]
0.1294，0.1294，0.1294；0.1333，0.1333，0.1333；0.1372，0.1372，0.1372；
[0087]
0.1412，0.1412，0.1412；0.1451，0.1451，0.1451；0.1490，0.1490，0.1490；
[0088]
0.1529，0.1529，0.1529；0.1569，0.1569，0.1569；0.1608，0.1608，0.1608；
[0089]
0.1647，0.1647，0.1647；0.1686，0.1686，0.1686；0.1725，0.1725，0.1725；
[0090]
0.1765，0.1765，0.1765；0.1804，0.1804，0.1804；0.1843，0.1843，0.1843；
[0091]
0.1882，0.1882，0.1882；0.1922，0.1922，0.1922；0.1961，0.1961，0.1961；
[0092]
0.2000，0.2000，0.2000；0.2039，0.2039，0.2039；0.2078，0.2078，0.2078；
[0093]
0.2118，0.2118，0.2118；0.2157，0.2157，0.2157；0.2196，0.2196，0.2196；
[0094]
0.2235，0.2235，0.2235；0.2274，0.2274，0.2274；0.2314，0.2314，0.2314；
[0095]
0.2353，0.2353，0.2353；0.2392，0.2392，0.2392；0.2431，0.2431，0.2431；
[0096]
0.2470，0.2470，0.2470；0.2510，0.2510，0.2510；0.2549，0.2549，0.2549；
[0097]
0.2588，0.2588，0.2588；0.2627，0.2627，0.2627；0.2667，0.2667，0.2667；
[0098]
0.2706，0.2706，0.2706；0.2745，0.2745，0.2745；0.2784，0.2784，0.2784；
[0099]
0.2824，0.2824，0.2824；0.2863，0.2863，0.2863；0.2902，0.2902，0.2902；
[0100]
0.2941，0.2941，0.2941；0.2980，0.2980，0.2980；0.3020，0.3020，0.3020；
[0101]
0.3059，0.3059，0.3059；0.3098，0.3098，0.3098；0.3137，0.3137，0.3137；
[0102]
0.3176，0.3176，0.3176；0.3216，0.3216，0.3216；0.3255，0.3255，0.3255；
[0103]
0.3294，0.3294，0.3294；0.3334，0.3334，0.3334；0.3373，0.3373，0.3373；
[0104]
0.3412，0.3412，0.3412；0.3451，0.3451，0.3451；0.3490，0.3490，0.3490；
[0105]
0.3529，0.3529，0.3529；0.3569，0.3569，0.3569；0.3608，0.3608，0.3608；
[0106]
0.3647，0.3647，0.3647；0.3686，0.3686，0.3686；0.3725，0.3725，0.3725；
[0107]
0.3765，0.3765，0.3765；0.3804，0.3804，0.3804；0.3843，0.3843，0.3843；
[0108]
0.3882，0.3882，0.3882；0.3921，0.3921，0.3921；0.3961，0.3961，0.3961；
[0109]
0.4000，0.4000，0.4000；0.4039，0.4039，0.4039；0.4078，0.4078，0.4078；
[0110]
0.4118，0.4118，0.4118；0.4157，0.4157，0.4157；0.4196，0.4196，0.4196；
[0111]
0.4235，0.4235，0.4235；0.4275，0.4275，0.4275；0.4314，0.4314，0.4314；
[0112]
0.4353，0.4353，0.4353；0.4392，0.4392，0.4392；0.4431，0.4431，0.4431；
[0113]
0.4471，0.4471，0.4471；0.4510，0.4510，0.4510；0.4549，0.4549，0.4549；
[0114]
0.4588，0.4588，0.4588；0.4627，0.4627，0.4627；0.4667，0.4667，0.4667；
[0115]
0.4706，0.4706，0.4706；0.4745，0.4745，0.4745；0.4784，0.4784，0.4784；
[0116]
0.4824，0.4824，0.4824；0.4863，0.4863，0.4863；0.4902，0.4902，0.4902；
[0117]
0.4941，0.4941，0.4941；0.4980，0.4980，0.4980；0.5020，0.5020，0.5020；
[0118]
0.5059，0.5059，0.5059；0.5098，0.5098，0.5098；0.5137，0.5137，0.5137；
[0119]
0.5176，0.5176，0.5176；0.5216，0.5216，0.5216；0.5255，0.5255，0.5255；
[0120]
0.5294，0.5294，0.5294；0.5333，0.5333，0.5333；0.5372，0.5372，0.5372；
[0121]
0.5411，0.5411，0.5411；0.5451，0.5451，0.5451；0.5490，0.5490，0.5490；
[0122]
0.5529，0.5529，0.5529；0.5569，0.5569，0.5569；0.5607，0.5607，0.5607；
[0123]
0.5647，0.5647，0.5647；0.5686，0.5686，0.5686；0.5725，0.5725，0.5725；
[0124]
0.5765，0.5765，0.5765；0.5804，0.5804，0.5804；0.5843，0.5843，0.5843；
[0125]
0.5882，0.5882，0.5882；0.5906，0.5906，0.5906；0.5922，0.5922，0.5922；
[0126]
0.5961，0.5961，0.5961；0.6000，0.6000，0.6000；0.6039，0.6039，0.6039；
[0127]
0.6078，0.6078，0.6078；0.6118，0.6118，0.6118；0.6157，0.6157，0.6157；
[0128]
0.6196，0.6196，0.6196；0.6235，0.6235，0.6235；0.6275，0.6275，0.6275；
[0129]
0.6314，0.6314，0.6314；0.6353，0.6353，0.6353；0.6392，0.6392，0.6392；
[0130]
0.6431，0.6431，0.6431；0.6470，0.6470，0.6470；0.6509，0.6509，0.6509；
[0131]
0.6550，0.6550，0.6550；0.6588，0.6588，0.6588；0.6627，0.6627，0.6627；
[0132]
0.6667，0.6667，0.6667；0.6706，0.6706，0.6706；0.6745，0.6745，0.6745；
[0133]
0.6784，0.6784，0.6784；0.6824，0.6824，0.6824；0.6863，0.6863，0.6863；
[0134]
0.6902，0.6902，0.6902；0.6980，0.6980，0.6980；0.7020，0.7020，0.7020；
[0135]
0.7059，0.7059，0.7059；0.7098，0.7098，0.7098；0.7138，0.7138，0.7138；
[0136]
0.7177，0.7177，0.7177；0.7216，0.7216，0.7216；0.7255，0.7255，0.7255；
[0137]
0.7294，0.7294，0.7294；0.7333，0.7333，0.7333；0.7373，0.7373，0.7373；
[0138]
0.7412，0.7412，0.7412；0.7451，0.7451，0.7451；0.7490，0.7490，0.7490；
[0139]
0.7529，0.7529，0.7529；0.7569，0.7569，0.7569；0.7608，0.7608，0.7608；
[0140]
0.7647，0.7647，0.7647；0.7686，0.7686，0.7686；0.7725，0.7725，0.7725；
[0141]
0.7765，0.7765，0.7765；0.7804，0.7804，0.7804；0.7843，0.7843，0.7843；
[0142]
0.7882，0.7882，0.7882；0.7922，0.7922，0.7922；0.7960，0.7960，0.7960；
[0143]
0.8000，0.8000，0.8000；0.8039，0.8039，0.8039；0.8078，0.8078，0.8078；
[0144]
0.8118，0.8118，0.8118；0.8157，0.8157，0.8157；0.8197，0.8197，0.8197；
[0145]
0.8235，0.8235，0.8235；0.8275，0.8275，0.8275；0.8314，0.8314，0.8314；
[0146]
0.8353，0.8353，0.8353；0.8392，0.8392，0.8392；0.8431，0.8431，0.8431；
[0147]
0.8470，0.8470，0.8470；0.8510，0.8510，0.8510；0.8550，0.8550，0.8550；
[0148]
0.8588，0.8588，0.8588；0.8627，0.8627，0.8627；0.8667，0.8667，0.8667；
[0149]
0.8706，0.8706，0.8706；0.8745，0.8745，0.8745；0.8784，0.8784，0.8784；
[0150]
0.8824，0.8824，0.8824；0.8863，0.8863，0.8863；0.8902，0.8902，0.8902；
[0151]
0.8941，0.8941，0.8941；0.8980，0.8980，0.8980；0.9019，0.9019，0.9019；
[0152]
0.9059，0.9059，0.9059；0.9099，0.9099，0.9099；0.9137，0.9137，0.9137；
[0153]
0.9177，0.9177，0.9177；0.9216，0.9216，0.9216；0.9255，0.9255，0.9255；
[0154]
0.9294，0.9294，0.9294；0.9333，0.9333，0.9333；0.9373，0.9373，0.9373；
[0155]
0.9412，0.9412，0.9412；0.9450，0.9450，0.9450；0.9490，0.9490，0.9490；
[0156]
0.9529，0.9529，0.9529；0.9569，0.9569，0.9569；0.9608，0.9608，0.9608；
[0157]
0.9647，0.9647，0.9647；0.9686，0.9686，0.9686；0.9725，0.9725，0.9725；
[0158]
0.9765，0.9765，0.9765；0.9804，0.9804，0.9804；0.9843，0.9843，0.9843；
[0159]
0.9882，0.9882，0.9882；0.9922，0.9922，0.9922；0.9961，0.9961，0.9961；
[0160]
1.0000，1.0000，1.0000]
[0161]
实施例4：参见图5，图5所示为本发明前述将索引矩阵gray_ind转换为伪彩色图的结果示意图。在本实施例中，将索引矩阵gray_ind转换为伪彩色图的具体处理方法为：根据索引矩阵gray_ind各元素不同的值，按照所设定的伪彩色图的调色板色彩数量参数pa_rgb的限定，将索引矩阵转变为不同颜色的三维rgb图像，即彩色虹膜图像的灰度图的伪彩色图。在本实施例中，所述调色板色彩数量参数pa_rgb值为伪彩色图色彩数量的最大值255，该值与索引矩阵规格参数pa_c值保持一致。
[0162]
实施例5：参见图6和图7，是从伪彩色图中分离出其中的r分量，并对其做极化处理的结果示意图。图6所示为本发明从如图5所示的伪彩色空间图中抽取其r分量，即是伪彩色空间图像中抽取的红色分量所形成的结果示意图；图7所示为本发明对如图6所示的伪彩色空间r分量进行极化处理所形成的结果示意图。在本实施例中，是将伪彩色空间r分量以预定阀值为参考，将阀值以下的像素赋值0，阀值以上的像素赋值255，使其仅有0和255两类数值，即仅有黑白二色。对伪彩色图的r分量图做极化处理的具体方法为：分离出伪彩色图的r分量，用设定的阈值对其进行图像二值化分割,即将小于阈值的像素置为“0”值，并将大于等于阈值的像素置为“255”值，得到伪彩色图r分量极化图。
[0163]
实施例6：参见图8，图8所示为本发明用如图7所示的r分量极化图进行二值化转换后得到的边缘清晰的二值图。在本实施例中，以预先得到的瞳孔中心坐标为起始点，横向计算该点到右端黑色边缘的距离，即得到虹膜外边缘的半径长。
[0164]
实施例7：参见图9，图9所示是本发明对如图8所示的二值图进行虹膜内外圆定位的结果示意图。虹膜外边缘的半径r具体计算方法为：以伪彩色图r分量极化图的二值化图中瞳孔定位的中心点坐标为起始点，沿x轴向右方向计算到达右部黑色边缘的长度，即得到虹膜外边缘的半径rr值。
[0165]
实施例8：参见图10，图10所示是本发明对如图9所示的根据彩色虹膜内外圆定位结果对其进行图像平移的结果示意图。该结果图显示彩色虹膜的中心点已经平移到与图像中心点重合。彩色虹膜图像平移到图像中心的具体处理方法为：
[0166]
首先，计算瞳孔中心点坐标与图像中心点坐标的行方向的偏移量，对彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵所有元素做行方向的反方向平移，丢弃溢出部分元素，并对移走元素后的位置赋值预设的填充值；
[0167]
然后，计算瞳孔中心点坐标与图像中心点坐标的列方向的偏移量，对彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵所有元素做列方向的反方向平移，丢弃溢出部分元素，并对移走元素后的位置赋值预设的填充值，由此得到完整的彩色虹膜图像平移到图像中心的彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵结果，形成新的虹膜圆环中心点和图像中心点重合的彩色虹膜图像。
[0168]
实施例9：参见图11和图12，是彩色虹膜图像的虹膜圆环的提取结果示意图。图11所示是本发明对如图10所示的虹膜图像完成平移后的结果进行瞳孔剔除处理后的结果示意图；图12所示是基于图11的瞳孔剔除处理并依据前述彩色虹膜内外圆定位结果完成彩色虹膜图像的虹膜圆环的提取后的结果示意图。提取彩色虹膜圆环的具体处理方法为：
[0169]
首先，以彩色虹膜图像的中心点为圆心，以瞳孔定位得到的瞳孔半径长作圆半径r0，将彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵圆半径r内相应元素赋值“0”，由此得到剔除虹膜内圆的彩色虹膜图像；
[0170]
然后，以彩色虹膜图像的中心点为圆心，以前述所获得的虹膜外边缘的半径rr作圆半径r1，将彩色虹膜图像的红色分量r矩阵，绿色分量g矩阵和蓝色分量b矩阵圆半径r1以外相应元素赋值“0”，由此实现完整的彩色虹膜圆环图像的提取。