虹膜纹理检测：块状纹理的组合窗口搜索方法

"基于组合窗口搜索的虹膜块状纹理检测" 本文主要探讨了一种用于虹膜识别中的块状纹理检测方法，特别是在复杂背景和多种纹理并存的可见光虹膜图像中。标题和描述指出，该研究聚焦于利用组合窗口搜索来识别虹膜中的特定纹理特征，尤其是块状纹理。 在虹膜识别技术中，纹理特征的提取至关重要，因为它直接影响到识别的准确性和鲁棒性。然而，现有的虹膜纹理特征提取方法往往忽视了纹理的大小、位置和形态信息，这些信息对于区分不同的纹理模式是至关重要的。因此，作者将虹膜纹理划分为块状、线状和环状三类，并选择块状纹理作为研究重点。 提出的“基于组合窗口搜索的虹膜块状纹理检测”方法首先定义了一组可变尺寸的组合窗口，这些窗口的设计是基于块状纹理的灰度分布特征。接着，这些窗口被应用于预处理后的虹膜图像，以寻找符合块状纹理特征的区域。一旦找到潜在的块状纹理区域，文章采用了K-means聚类算法对其进行进一步处理，实现二值化，从而明确地标识出虹膜图像中的块状纹理。 通过实验验证，该方法在918个人工标注的坑洞和127个色素斑上取得了92.16%和76.38%的检测正确率，显示出较高的检测性能。这些结果表明，即使在复杂的虹膜图像背景下，该方法也能有效地检测出块状纹理，这对于提升虹膜识别系统的稳定性和准确性具有积极意义。 关键词：虹膜块状纹理，组合窗口搜索，K-means聚类 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510.40 该研究提供了一种创新的虹膜纹理检测技术，通过组合窗口搜索和聚类分析，能够在多种纹理共存的虹膜图像中精确地识别出块状纹理，这将有助于增强虹膜识别系统的整体性能。