并查集与边缘检测模板在非理想虹膜定位中的应用

"这篇论文研究了如何处理非理想虹膜图像中的问题，如模糊的虹膜边缘、不均匀的灰度变化、位置偏移和光斑干扰，这些因素会影响虹膜内外边界的准确定位。作者提出了一个结合并查集和边缘检测模板的方法，用于对非理想虹膜图像进行内外边界定位。首先，通过并查集实现瞳孔区域的粗略定位，然后使用Hough变换对瞳孔进行精确检测。在外边界定位中，运用一系列边缘检测模板初步确定外圆位置，再根据边界附近的边缘点密度完成外边界精细化定位。实验结果显示，这种方法在非理想虹膜图像上的定位准确率和速度都优于其他类似方法。此研究受到国家自然科学基金资助，主要研究者包括专注于生物特征识别和机器视觉检测的专家。" 这篇论文的核心是解决非理想虹膜图像的定位问题。虹膜识别是生物特征识别领域的重要组成部分，但实际应用中，由于多种因素导致的图像质量问题极大地挑战了虹膜边界定位的准确性。论文提出的解决方案是将数据结构并查集和边缘检测技术相结合，以提高定位效果。 并查集是一种用于处理集合操作的数据结构，它在这篇论文中被用来快速查找和连接瞳孔区域的像素点，实现粗定位。这种数据结构的高效性有助于在大量像素中快速找到具有相似属性的点群，从而减少计算复杂性。 接下来，为了进一步提高瞳孔定位的精度，论文采用了Hough变换。这是一种常见的图像处理技术，能有效地检测出图像中的直线或圆等几何形状。在虹膜识别中，Hough变换可以帮助从粗定位的结果中精确地确定瞳孔边界。 对于外边界定位，论文提出了使用一系列边缘检测模板。这些模板能帮助检测和匹配图像中的边缘特征，从而大致确定虹膜外圆的位置。随后，通过分析边界附近的边缘点密度，可以确定最终的外边界，这一步骤有助于克服模糊边缘和不均匀灰度带来的困扰。 实验结果证明，该方法在非理想虹膜图像上表现优越，不仅提高了定位的准确性，还提升了定位速度，这对实际应用来说具有重要意义。这种方法为解决非理想虹膜图像的处理问题提供了一个新的有效途径，有助于推动生物特征识别技术的发展。