基于2D-Gabor滤波的虹膜识别算法详解与实现

虹膜识别系统是一种先进的生物识别技术，通过识别人眼虹膜的独特纹理来进行身份验证。本文档详细介绍了基于2D-Gabor滤波的虹膜识别算法研究与实现的毕业设计项目，由电气信息学院电子信息工程专业的学生刘备在导师陈爱萍的指导下完成，于2015年6月10日提交。该项目的主要目标是开发一个高效、精确的虹膜识别系统。 1. **预处理**：系统首先对采集到的虹膜图像进行预处理，包括去噪滤波、虹膜定位、归一化和增强，确保图像质量对于后续特征提取至关重要。这一步骤涉及数字图像处理的基础知识，如噪声去除方法和图像变换技术。 2. **2D-Gabor变换**：作为关键步骤，2D-Gabor滤波器被用于虹膜特征的提取。Gabor滤波器是一种局部线性滤波器，能够捕捉图像的纹理信息，这对于区分不同个体的虹膜特征非常有效。 3. **特征匹配与识别**：预处理后的虹膜特征通过计算Hamming距离进行匹配。Hamming距离是一种衡量两个二进制序列相似度的度量方式，对于虹膜特征的匹配非常适用，因为它可以衡量特征之间的差异程度。 4. **MATLAB应用**：整个系统的设计和实现过程中，MATLAB作为一个强大的工具，被用来进行理论学习、图像处理算法的实施以及系统的仿真验证。它提供了丰富的图像处理库和编程环境，极大地简化了复杂计算。 5. **系统设计与实现**：项目按照明确的时间表进行，包括收集资料、文献综述、设计方案确定、图像预处理、特征提取、匹配与识别、软件开发、编写设计说明书以及最后的答辩准备。每个阶段都强调了理论学习和实践操作的结合。 6. **研究背景与意义**：本文档还探讨了虹膜识别技术的课题研究背景，包括其在安全领域的广泛应用，以及在生物识别技术中作为非接触式、高精度认证手段的重要性。通过这项研究，不仅提升了虹膜识别的实用性，也为相关领域的进一步发展提供了新的视角。 总结来说，这篇文档深入研究了2D-Gabor滤波在虹膜识别系统中的实际应用，展示了从图像预处理到特征提取、匹配和识别的完整流程，并强调了MATLAB在实现中的关键作用。这项研究不仅是一项技术实践，也体现了学生对数字图像处理理论的理解和应用能力。