CN112037140A - 一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法 - Google Patents
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Abstract
一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，包括以下步骤：使用自动曝光采集人眼虹膜图像；对采集图像进行分析；根据人眼位置信息，调整曝光亮度统计区域或者修改曝光统计权重，调整曝光时间；对采集图像中人眼区域所有像素值的像素点个数进行统计；利用得到的平滑直方图的曲线特点提取眼球区域虹膜所占像素值的中值；微调曝光时间至虹膜平均亮度值落入图像标准指定数值范围；提取此时图像的直方图信息；提高瞳孔和虹膜之间的对比度，以及巩膜和虹膜之间的对比度。本发明，自动调节曝光时间和对比度，避免了固定曝光使用场景单一化及和固定对比度对不同人眼虹膜图像带来的偏差。
Description
技术领域
本发明涉及数字图像处理、图像采集的技术领域，尤其涉及一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法。
背景技术
虹膜是人的眼球中瞳孔外侧的环状纹理区域。其作为身份识别的生物特征之一被广泛应用于安防系统。在实际的应用中，进行虹膜识别之前，需要用摄像机采集虹膜在近红外光下的图像。对虹膜图像，我国有较为严格的行业标准，需符合《安防虹膜识别应用图像技术要求》。针对不同规格的摄像机采集图像的参数不同，需要对图像进行调整，包括曝光时间，白平衡，聚焦以及对比度等。其中，曝光时间可以对虹膜图像的灰度区间在有限范围内调整，使其满足行业标准。
然而，对于同一台摄像机设备，不同的环境亮度采集的虹膜图像并不一致，不同的被采集目标的虹膜亮度也各不相同即难以调整一套曝光和对比度参数满足所有被测者虹膜的图像要求。所以，我们试图找到能够自适应曝光和对比度的方法，以便不同的测试环境亮度、不同的被测者能够在线调整适合其曝光时间和对比度。
发明内容
(一)发明目的
为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，能够在虹膜采集过程中，针对不同使用光照环境、不同被测者虹膜的特征，自动调节曝光时间和对比度；能够根据环境亮度变化及不同人眼虹膜图像进行在线的曝光和对比度自动调整，避免了固定曝光使用场景单一化及和固定对比度对不同人眼虹膜图像带来的偏差。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明提出了一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，包括以下步骤：
S1：使用自动曝光采集人眼虹膜图像；
S2：对采集图像进行分析，虹膜在图像中的位置信息；
S3：根据人眼位置信息，调整曝光亮度统计区域或者修改曝光统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，调整曝光时间，使人眼部分亮度落在合理范围内；
S4：对采集图像中人眼区域所有像素值的像素点个数进行统计，形成像素值的直方图，并对直方图曲线平滑处理；
S5：利用得到的平滑直方图的曲线特点提取眼球区域虹膜所占像素值的中值；
S6：根据虹膜区域的中值，进一步微调曝光时间，至虹膜平均亮度值落入图像标准指定数值范围；
S7：提取此时图像的直方图信息；
S8：以虹膜区域中值为中点，结合直方图进行两端数据拉伸，提高瞳孔和虹膜之间的对比度，以及巩膜和虹膜之间的对比度。
优选的，在S2中，通过提取虹膜与巩膜边界线，估计虹膜所在的圆形区域的位置。
优选的，在S4中，对原始图像像素值进行直方图统计，其公式为：
其中，δ(·)为冲击函数，x为0-255之间的像素值，y为图像中第i个像素点的像素值，n为图像像素点个数；生成直方图后，将直方图前后相邻的m个像素值得直方图取平均，得到平滑后得直方图；m取值为5-8。
优选的，在S4中，平滑直方图中得到可见两个相对的峰值，像素值较小的峰值为瞳孔特征值，像素值较大的峰值为虹膜中值特征值。
优选的，将在S5中得到的特征值，与图像标准指定数值进行比较，以进一步调整图像采集器的曝光时间，使其新产生的图像虹膜中值特征值落入图像标准指定数值范围；其中，为了避免曝光出现震荡，将指定数值分别加3及减3，以作为指定亮度数值的最暗值及最亮值边界。
优选的，在S8中，对图像进行两端直方图数据拉伸，其公式为：
p(x)＝pmin+Sx×(pmax-pmin)；其中，x为0-255之间的像素值，pmin和pmax分别对应拉升数值区间的最小值和最大值；
Sx为累积分布函数，其公式为：
其中，ni为图像中当前像素值对应的像素个数，n为图像拉升区间像素的总和。
优选的，在S2中：利用sobel算子对虹膜和巩膜的边缘进行检测，对得到的二值化边缘图像计算x方向导数和y方向导数，从而得到梯度；从边缘点，沿着梯度和梯度的反方向，对所有通过相同交叉点的像素点累加，累加和超过一定阈值，则定义其为候选圆心坐标，值约大，成为圆心地可能性也越大；对每个候选圆心统计其到所有边缘像素点的距离，具有相同距离的最多的那个候选圆心即为最终确定圆心，其距离即为半径，进而确定了虹膜的半径和圆心。
优选的，将在S5中得到的虹膜中值特征值记为lu；
在S6中，将虹膜中值特征值记为lu结合当前采集器曝光时间et,以及图像标准指定数值Lu，计算出新的采集器曝光时间ET，其公式为：ET＝Lu×et/lu；然后，采用ET重复S4-S6，直至新生成的虹膜中值特征落入图像标准指定数值Lu范围；其中，将Lu加/减一个数值，作为可接受亮度最大值/最小值；加减数值的范围为2-3。
优选的，将在S2中得到的虹膜在图像中位置信息，上下增加15％，左右增加30％的富余量作为新的曝光亮度统计区域或者增加此区域的统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，使其采用新的曝光时间，避免环境亮度变化对人眼区域亮度的影响。
本发明，利用得到的当前被测目标的当前图像和人眼位置信息及直方图提取特征值得到更适合当前亮度环境，当前被采集目标虹膜的曝光时间，以及数值的动态拉伸，以得到更好地实时对比度。
本发明采用两段曝光方式，分别避免了环境亮度的影响和被测目标个体差异的影响，相较于给设备手动输入的固定采集器曝光时间和对比度，本发明生成的图像更能够满足虹膜采集图像的要求，也能够避免手动调整过程中的人为干预带来的偏差。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明提出的一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，包括以下步骤：
S1：使用自动曝光采集人眼虹膜图像；
S2：对采集图像进行分析，虹膜在图像中的位置信息；
S3：根据人眼位置信息，调整曝光亮度统计区域或者修改曝光统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，调整曝光时间，使人眼部分亮度落在合理范围内；
S4：对采集图像中人眼区域所有像素值的像素点个数进行统计，形成像素值的直方图，并对直方图曲线平滑处理；
S5：利用得到的平滑直方图的曲线特点提取眼球区域虹膜所占像素值的中值；
S6：根据虹膜区域的中值，进一步微调曝光时间，至虹膜平均亮度值落入图像标准指定数值范围；
S7：提取此时图像的直方图信息；
S8：以虹膜区域中值为中点，结合直方图进行两端数据拉伸，提高瞳孔和虹膜之间的对比度，以及巩膜和虹膜之间的对比度。
本发明，能够在虹膜采集过程中，针对不同使用光照环境、不同被测者虹膜的特征，自动调节曝光时间和对比度；其中，根据环境亮度变化及不同人眼虹膜图像进行在线的曝光和对比度自动调整，避免了固定曝光使用场景单一化及和固定对比度对不同人眼虹膜图像带来的偏差。
在一个可选的实施例中，在S2中，通过提取虹膜与巩膜边界线，估计虹膜所在的圆形区域的位置。
在一个可选的实施例中，在S2中：利用sobel算子对虹膜和巩膜的边缘进行检测，对得到的二值化边缘图像计算x方向导数和y方向导数，从而得到梯度；
从边缘点，沿着梯度和梯度的反方向，对所有通过相同交叉点的像素点累加，累加和超过一定阈值，则定义其为候选圆心坐标，值约大，成为圆心地可能性也越大；
对每个候选圆心统计其到所有边缘像素点的距离，具有相同距离的最多的那个候选圆心即为最终确定圆心，其距离即为半径，进而确定了虹膜的半径和圆心。
在一个可选的实施例中，将在S2中得到的虹膜在图像中位置信息，上下增加15％，左右增加30％的富余量作为新的曝光亮度统计区域或者增加此区域的统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，使其采用新的曝光时间，避免环境亮度变化对人眼区域亮度的影响。
在一个可选的实施例中，在S4中，对原始图像像素值进行直方图统计，其公式为：
其中，δ(·)为冲击函数，x为0-255之间的像素值，y为图像中第i个像素点的像素值，n为图像像素点个数；
生成直方图后，将直方图前后相邻的m个像素值得直方图取平均，得到平滑后得直方图；m取值为5-8。由于人眼结构相对标准，平滑后的直方图的曲线规律更明显。
在一个可选的实施例中，在S4中，平滑直方图中得到可见两个相对的峰值，像素值较小的峰值为瞳孔特征值，像素值较大的峰值为虹膜中值特征值。
在一个可选的实施例中，将在S5中得到的虹膜中值特征值记为lu；
在S6中，将虹膜中值特征值记为lu结合当前采集器曝光时间et,以及图像标准指定数值Lu，计算出新的采集器曝光时间ET，其公式为：ET＝Lu×et/lu；
然后，采用ET重复S4-S6，直至新生成的虹膜中值特征落入图像标准指定数值Lu范围；其中，将Lu加/减一个数值，作为可接受亮度最大值/最小值；加减数值的范围为2-3。
在一个可选的实施例中，将在S5中得到的特征值，与图像标准指定数值进行比较，以进一步调整图像采集器的曝光时间，使其新产生的图像虹膜中值特征值落入图像标准指定数值范围；
其中，为了避免曝光出现震荡，将指定数值分别加3及减3，以作为指定亮度数值的最暗值及最亮值边界。
在一个可选的实施例中，在S8中，对图像进行两端直方图数据拉伸，其公式为：
p(x)＝pmin+Sx×(pmax-pmin)；
其中，x为0-255之间的像素值，pmin和pmax分别对应拉升数值区间的最小值和最大值；
Sx为累积分布函数，其公式为：
其中，ni为图像中当前像素值对应的像素个数，n为图像拉升区间像素的总和。
综上，由于本发明利用得到的当前被测目标的当前图像和人眼位置信息及直方图提取特征值得到更适合当前亮度环境，当前被采集目标虹膜的曝光时间，以及数值的动态拉伸，以得到更好地实时对比度。
同时，本发明采用两段曝光方式，分别避免了环境亮度的影响和被测目标个体差异的影响，相较于给设备手动输入的固定采集器曝光时间和对比度，本发明生成的图像更能够满足虹膜采集图像的要求，也能够避免手动调整过程中的人为干预带来的偏差。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (9)
1.一种对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：使用自动曝光采集人眼虹膜图像；
S2：对采集图像进行分析，虹膜在图像中的位置信息；
S3：根据人眼位置信息，调整曝光亮度统计区域或者修改曝光统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，调整曝光时间，使人眼部分亮度落在合理范围内；
S4：对采集图像中人眼区域所有像素值的像素点个数进行统计，形成像素值的直方图，并对直方图曲线平滑处理；
S5：利用得到的平滑直方图的曲线特点提取眼球区域虹膜所占像素值的中值；
S6：根据虹膜区域的中值，进一步微调曝光时间，至虹膜平均亮度值落入图像标准指定数值范围；
S7：提取此时图像的直方图信息；
S8：以虹膜区域中值为中点，结合直方图进行两端数据拉伸，提高瞳孔和虹膜之间的对比度，以及巩膜和虹膜之间的对比度。
2.根据权利要求1所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，在S2中，通过提取虹膜与巩膜边界线，估计虹膜所在的圆形区域的位置。
3.根据权利要求1所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，在S4中，对原始图像像素值进行直方图统计，其公式为：
其中，δ(·)为冲击函数，x为0-255之间的像素值，y为图像中第i个像素点的像素值，n为图像像素点个数；
生成直方图后，将直方图前后相邻的m个像素值得直方图取平均，得到平滑后得直方图；m取值为5-8。
4.根据权利要求3所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，在S4中，平滑直方图中得到可见两个相对的峰值，像素值较小的峰值为瞳孔特征值，像素值较大的峰值为虹膜中值特征值。
5.根据权利要求1或4所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，将在S5中得到的特征值，与图像标准指定数值进行比较，以进一步调整图像采集器的曝光时间，使其新产生的图像虹膜中值特征值落入图像标准指定数值范围；
其中，将指定数值分别加3及减3，以作为指定亮度数值的最暗值及最亮值边界。
6.根据权利要求1所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，在S8中，对图像进行两端直方图数据拉伸，其公式为：
p(x)＝pmin+Sx×(pmax-pmin)；
其中，x为0-255之间的像素值，pmin和pmax分别对应拉升数值区间的最小值和最大值；
Sx为累积分布函数，其公式为：
其中，ni为图像中当前像素值对应的像素个数，n为图像拉升区间像素的总和。
7.根据权利要求1所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，在S2中：利用sobel算子对虹膜和巩膜的边缘进行检测，对得到的二值化边缘图像计算x方向导数和y方向导数，从而得到梯度；
从边缘点，沿着梯度和梯度的反方向，对所有通过相同交叉点的像素点累加，累加和超过一定阈值，则定义其为候选圆心坐标，值约大，成为圆心地可能性也越大；
对每个候选圆心统计其到所有边缘像素点的距离，具有相同距离的最多的那个候选圆心即为最终确定圆心，其距离即为半径，进而确定了虹膜的半径和圆心。
8.根据权利要求1所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，将在S2中得到的虹膜在图像中位置信息，上下增加15％，左右增加30％的富余量作为新的曝光亮度统计区域或者增加此区域的统计权重，进而影响自动曝光的亮度统计值，使其采用新的曝光时间。
9.根据权利要求4所述的对人眼虹膜图像曝光和对比度自适应调整的方法，其特征在于，将在S5中得到的虹膜中值特征值记为lu；
在S6中，将虹膜中值特征值记为lu结合当前采集器曝光时间et,以及图像标准指定数值Lu，计算出新的采集器曝光时间ET，其公式为：ET＝Lu×et/lu；
然后，采用ET重复S4-S6，直至新生成的虹膜中值特征落入图像标准指定数值Lu范围；其中，将Lu加/减一个数值，作为可接受亮度最大值/最小值；加减数值的范围为2-3。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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