摘 要
生物特征识别技术具有无需记忆，防伪性能好，“随身携带”，易用性等优点。作为一种新兴的生物识别技术，虹膜识别技术具有稳定性、唯一性、非侵入性和自然防伪的优点，与其他生物识别技术相比，可以实现更高的身份识别准确性。因此，虹膜识别技术受到了广泛关注，具有广阔的市场前景和科研价值。本文针对虹膜识别的身份验证技术展开深入研究，首先阐述了虹膜识别的研究背景与意义，分析了当前虹膜识别技术的研究现状，明确了本文的研究内容。随后，本文详细介绍了虹膜识别技术的基础理论，包括虹膜识别原理、经典虹膜识别算法及其比较研究。在此基础上，本文设计了一种基于多步骤处理的虹膜识别算法，包括虹膜图像预处理、虹膜内外边界定位、虹膜特征提取与匹配等关键环节。通过实验设计与结果分析，验证了本文所提算法的有效性和优越性。实验结果表明，本文算法在识别准确率、处理速度等方面均表现出良好的性能。本文的研究成果为虹膜识别技术在身份验证领域的应用提供了有益的参考和借鉴。
关 键 词：虹膜识别；身份验证；图像处理；特征提取；特征匹配
ABSTRACT
Biometric recognition technology has advantages such as no need for memory, good anti-counterfeiting performance, portability, and ease of use. As an emerging biometric technology, iris recognition technology has the advantages of stability, uniqueness, non invasiveness, and natural anti-counterfeiting. Compared with other biometric technologies, it can achieve higher accuracy in identity recognition. Therefore, iris recognition technology has received widespread attention and has broad market prospects and scientific research value. This article conducts in-depth research on the identity verification technology of iris recognition. Firstly, it elaborates on the research background and significance of iris recognition, analyzes the current research status of iris recognition technology, and clarifies the research content of this article. Subsequently, this article provides a detailed introduction to the fundamental theory of iris recognition technology, including the principles of iris recognition, classic iris recognition algorithms, and their comparative research. On this basis, this article designs an iris recognition algorithm based on multi-step processing, including key steps such as iris image preprocessing, iris inner and outer boundary localization, iris feature extraction and matching. The effectiveness and superiority of the algorithm proposed in this paper have been verified through experimental design and result analysis. The experimental results show that the algorithm proposed in this paper exhibits good performance in recognition accuracy, processing speed, and other aspects. The research results of this article provide useful references and inspirations for the application of iris recognition technology in the field of identity verification.
Keywords: Iris recognition; Identity verification; Image processing; Feature extraction; feature matching
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究背景 1
1.2 研究现状 2
1.3 研究内容 3
2 虹膜识别技术基础 4
2.1 虹膜识别原理 4
2.1.1 图像处理理论基础 4
2.1.2 模式识别理论基础 4
2.2 经典虹膜识别算法介绍 5
2.2.1 Daugman 的相位编码方法 5
2.2.2 Wildes等的基于拉普拉斯金字塔的图像匹配方法 5
2.2.3 Boles 等提出的基于小波变换过零检测的识别方法 6
2.2.4 马力等的基于多通道空间滤波的识别方法 6
2.3 多种虹膜识别方法的比较研究 6
3 虹膜识别算法设计 8
3.1 虹膜图像预处理 8
3.1.1 OpenCV库去除噪声 8
3.1.2 图像灰度化与归一化处理 8
3.1.3 虹膜区域增强技术 9
3.2 虹膜内外边界定位 10
3.2.1 Daugman算法原理与实现 10
3.2.2 瞳孔与巩膜边界定位方法 10
3.2.3 虹膜图像清晰度判断与筛选 12
3.3 3.3 虹膜特征提取 13
3.3.1 Gabor滤波器原理与应用 13
3.3.2 多尺度多方向特征提取策略 14
3.4 虹膜特征匹配 15
4 实验设计与结果分析 16
4.1 实验数据集与预处理 16
4.1.1 虹膜图像数据集 16
4.1.2 数据集预处理与标注 16
4.2 实验结果与分析 16
4.3 实验对比 16
5 结论 17
致 谢 18
参考文献 19
附 录1 20
注意：
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1 绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
现代社会，一个关键社会问题是如何准确鉴定身份、保护信息安全。传统的身份签别方法主要是采用一些个人身份标志物品或个人身份标志知识，身份标志物品包含证件、银行卡等，身份标志知识包含用户名、密码等。这些鉴别方法存在明显的缺点:证件、银行卡等易被伪造，用户名、密码等易被破解，据统计每年由于这些原因对个人、公司造成了巨大的损失，每年国家要投入很大的警力来防止及侦破与此相关的各种类型的刑事及经济犯罪活动，这间接阻碍了图家的发展。个人、公司及政府机关等已逐步认识到，随着社会的发展，这些传统的身份鉴别方法不能满足时代的要求,现代社会要求人类身份认证具有更高的准确性、安全性，并且能实现自动化管理，而生物识别技术可能实现这一要求”，这使得生物识别技术的研究和应用得到了极大的重视和飞速的发展，具有巨大的市场前景。
生物特征识别技术利用的是人固有的生理特性、行为特征。生理特征是生下来就有的，包括人脸、指纹、虹膜等;行为特征是习惯造成的，包括声音、笔迹步态等。生物特征具有人类普遍具有的普遍性、不可复制的唯一性、相当长的时间的稳定性及可方便地采集等无法取代的生理方面的优势。基于生物特征的身份鉴别方法正在逐步取代传统的身份鉴别方法，越来越广泛地应用于社会安全、信息安全等领域中。
生物特征识别技术，有些已经得到了广泛应用，有些仍处于研究阶段。现今应用最广泛的生物特征识别技术是指纹识别，指纹识别技术成熟，获取指纹图像的设备小巧，成本较低，已经在政府、军队、银行、电子商务和安全防卫等领域得到了广泛的应用。但是指纹采集时要求手指洁净，识别时不容易识别损严重的指纹,采集是要与人体接触的。人脸识别是最早使用的生物特征识别技术之一，其不需要使用者主动参与图像的采集，主要应用于视频监控等，已经在警用等安全领域得到了广泛的应用。但是人脸识别的稳定性较差，周围环境、表情、年龄等都会对识别产生干扰，此外其无法鉴别李生同胞，外科整容及化妆技术加大了人脸识别难度。掌纹含比指纹更为丰富的信息，特征明显，理论上掌纹具有比指纹具有更高的鉴别能力，但是在实际中并不能达到很高的准确性。声音识别系统的成本是很低的，但是其准确度较低，应用范围也是有限的，其受背景噪声、情绪状态、速度、音量等影响很大。签名识别中，签名受书写工具、心情等的影响较大，此外签名可被模仿，防伪性及稳定性较差，难于达到很高的准确率。虹膜识别是最稳定、可靠的生物特征识别技术之一。虹膜的唯一性、稳定性和天然的防伪性等优势使得虹膜用于身份鉴别比其他生物特征识别技术有着明显的优势。据统计，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。
1.1.2研究背景
虹膜是眼睛中瞳孔与巩膜间的圆环状部分，虹膜由里到外呈放射状结构，包含了许多互相交错的腺窝、皱褶、色素斑等纹理图案，这些丰富而各不相同的纹理信息，构成了虹膜识别的基础，基于丰富的纹理，可以对人的身份进行鉴别。虹膜的一个重要的特性是:当眼球静止不动时，虹膜外边缘不会变化，但是内边缘，即瞳孔边缘，随外界的光照而发生伸缩形变。瞳孔在1mm至9mm间的范围变化，这个范围是非常大，因此虹膜识别系统中需要考虑虹膜的形变中。虹膜拥有丰富的纹理及随机的细节特征，相比其它生物识别方法，虹膜识别具有不可取代的生理优势:
(1)唯一性:经过观察，眼科学家与解剖学家发现了虹膜具备的独特结构虹膜纤维组织的细节复杂、丰富，随机性极大，虹膜可变项达到了260项，这使得世界上没有任何两个虹膜是一样的,即使是双胞胎、人的左右眼也不是一样的。(2)稳定性:一个人到二岁左右，虹膜便相对稳定，除非发生了病变等，否则其在一生之中的变化十分微小，并且很难通过手术来改变虹膜的结构。此外，虹膜是外部可见的内部器官，是与外界隔绝的，因此外部环境不可能伤害虹膜而使虹膜无法识别。(3)非侵犯性:图像是在人体不与采集设备接触的情况下采集到的。(4)天然的防伪性:瞳孔随摄入瞳孔的光线的强弱而缩放，瞳孔的缩放会牵动虹膜形变，这一特性可以用来识别虹膜的真假。虹膜的生理方面的优势，使得虹膜识别优于其它的生物特征识别技术，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。虹膜识别由于设备复杂，现在没有在民用市场大量使用，但是其具有巨大的市场潜力，未来必将成为主流生物识别技术，应用于海关检验、安全控制等社会各个领域。
1.2研究现状
国内在虹膜识别技术研究上起步较晚，但是经过一段时间的努力，在算法研究和系统开发上已经取得了一定的成果，多所高校和研究机构在虹膜识别领域进行了深入研究，发表了大量学术论文。如中科院自动化所谭铁牛、朱勇、王蕴红在2004年自主开发了虹膜识别系统[1]。李欢利等人对中心对称的局部二值模式（CS-LBP）虹膜识别算法进行了改进[2]，先使用CS-LBP方法对虹膜图像进行编码，再对编码之后的图像进行特征统计，以减少特征维数。刘元宁等人对虹膜图像分别提取空域特征和频域特征[3]，通过特征的加权融合更加准确的表示虹膜纹理特征。随着身份认证技术的进步,人们对识别系统性能的要求逐渐提高，使虹膜识别的研究更加细致，这些研究人员的成果不仅提升了我国虹膜识别技术的水平，也为虹膜识别技术的广泛应用奠定了坚实基础。
国外在虹膜识别技术上的研究起步较早，技术成熟度较高，拥有更为丰富的Python虹膜识别开源项目和库。英国剑桥大学的JohnDaugman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统，获得了“基于虹膜分析的个人身份识别系统”专利[4]，这一算法是当今所有商用虹膜识别系统的理论基础。Daugman的算法是利用2DGabor滤波器对虹膜纹理进行一种简单的粗量化和相位编码。近10多年来，经过大量研究学者的不断深入的研究开发，Daugman的虹膜识别方法逐步得到了完善与发展。
1.3研究内容
虹膜识别的身份验证主要包括虹膜图像的采集装置和虹膜识别算法的设计，虹膜图像的采集侧重于硬件的设计实现，利用摄像头采集人体虹膜图像，需要保证提供高质量的虹膜图像，虹膜识别除虹膜图像获取外，还包括使用Python语言实现虹膜内外边界定位、归一化、图像增强、特征提取和特征匹配。虹膜内外边界定位时先采用Python中OpenCV库去除图像中的噪声、灰度化、归一化，以便增强虹膜区域，在使用虹膜边缘检测技术，利用Daugman算法定位虹膜的位置（瞳孔和巩膜边界），判断虹膜图像是否清晰，是否满足识别要求，然后采用Gabor滤波器对虹膜细节的特征进行提取，Gabor滤波器可以在不同尺度和方向上提取特征，适合虹膜这种复杂的纹理；最后将提取出来的特征用欧式距离进行计算（其计算效率高，识别性能好），评估其相似性。
2 虹膜识别技术基础
2.1虹膜识别原理
2.1.1图像处理理论基础
图像是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或者间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体!。人的眼睛就是一个观测系统，通过它人们
获取外界客观景物的影像，最终形成图像反映到大脑中。图像处理是指利用计算机对图像进行分析，从而达到所需结果的技术，也称为影像处理。图像处理泛指数字图像处理。数字图像指的是利用扫描仪、数字照相机、数字摄像机等设备通过采样和数字化，进而得到的一个较大的二维数组。其中数组中的元素称为像素，其值取整数，称为灰度值。
图像处理技术主要包括有增强和复原，图像压缩，匹配、描述和识别三个部分。常见的处理有图像数字化、图像复原、图像增强、图像编码、图像分割和图像分析等。其中图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的、特定的区域并提取出感兴趣目标的过程和技术。图像分割方法大体可分为以下几类:基于特定理论的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法以及基于边缘的分割方法等121。而图像分析是利用数学模型并且结合图像处理的技术，分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。它采用模式识别和人工智能方法对物景进行分析、描述、分类和解释，又称景物分析或图像理解。20世纪60年代以来，在图像分析方面已有许多研究成果，从针对具体问题和应用的图像分析技术逐渐向建立一般理论的方向发展。图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关，而且相互交叉重叠。但图像处理主要研究图像传输、存储、增强和复原;计算机图形学主要研究点、线、面和体的表示方法以及视觉信息的显示方法;图像分析则着重于构造图像的描述方法，更多地是用符号表示各种图像，而不是对图像本身进行运算，并利用各种有关知识进行推理3。图像分析与关于人的视觉的研究也有密切关系，对人的视觉机制中的某些可辨认模块的研究可促进计算机视觉能力的提高。
2.1.2模式识别理论基础
模式识别是指对表征事物及现象所包含的各种形式的信息进行处理分析，从而对事物或现象进行辨别、描述、分类和解释的过程，属于信息科学和人工智能的重要组成部分。一般的而言，模式识别系统由四个部分构成:数据获取，预处理，特征选择与提取，分类决策，如图2.1所示。
图2.1模式识别系统的基本构成
模式识别也称为模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别可分为有监督的分类和无监督的分类两种。如果样本的类别数是已知的，先用一组己知类别作为训练集，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别，称为判断分析。判断分析是在事先知道类别特征的情况下建立的判别模型对样本进行识别归类，是一种有监督的模式识别。如果预先不知道样本的类别，要在学习过程中根据样本的相似性对被识别的样品进行识别分类和归类，称为聚类分析。聚类分析是完全依靠样本的自然特性进行识别的方法，是一种无监督模式识别。两者的差别主要在于是否已知各实验样本所属的类别。通常而言，在有监督的分类中需要提供大量的已知类别的样本，而在实际中，要想实现这一操作，存在一定的困难。因此对无监督的分类的研究就显得十分有必要了。模式识别有较多的方法和理论，目前大体分为六大类:神经网络模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，模板匹配模式识别，句法结构模式识别，支持向量机的模式识别。
2.2经典虹膜识别算法介绍
在虹膜识别的研究中，主要的算法包括:基于纹理分析的方法，基于相位分析的方法,基于过零点描述的方法,基于图像匹配的方法等。其中具有代表性的有Daugman提出的相位编码识别方法、Wildes等的基于图像匹配的方法、Boles等提出的基于小波变换过零检测的识别方法以及谭铁牛和马力等的基于二维纹理分析的识别方法。
2.2.1Daugman 的相位编码方法
Daugman 是首个将虹膜的识别认证纳入到生物识别认证中,并为之搭建完善相关识别系统的科学家。目前大多数商用虹膜识别系统仍然以他提出的基于相位编码的方法作为核心算法。Daugman 首先通过圆形模板来检测虹膜的内外边界,而后应用2-DGabor变换将经过预处理的虹膜图像进行滤波，并映射到一个虹膜代码(IrisCode)，最后利用归一化的汉明距离来实现虹膜特征匹配，通过和设定值的比较，最终实现识别认证。
2.2.2Wildes等的基于拉普拉斯金字塔的图像匹配方法
1996年Wildes研制出一套虹膜认证系统。该系统使用边缘检测与Hough变换相结合的方法对虹膜进行定位。Wildes采用图像识别技术,通过对图像的缩放和旋转变化将采集的图像和参考图像进行匹配。图像上的图像灰度值和1,图像的灰度值相接近,而后利用等方向性的高斯拉普拉斯滤波器分解图像。具体来说，首先对获取的虹膜图像进行边缘检测，而后利用Hough变换对圆的检测原理分别对虹膜的内外边缘进行定位。设经过边缘提取后，虹膜图像上所有的边界点为，二值处理后，取值为0的看作非边界点，而取值为1的则看作为边界点。在直角坐标中，用三个参数的方程即可表示一个圆，也就是圆心坐标和半径，因而对圆的检测就变成了一个对参数组(圆心坐标和半径)的投票过程。判决过程采用的是Fisher线性判断。Wildes的基于拉普拉斯金字塔的方法其本质上是一种图像匹配的方法，但其缺点较为明显，计算复杂性高，对硬件要求高，并且只能在认证模式下工作。
2.2.3Boles 等提出的基于小波变换过零检测的识别方法
澳大利亚昆士兰大学的Boles等提出用小波变换来提取虹膜图像的特征，而后利用得到的小波变换过零点来表示这些特征。首先将虹膜的灰度图沿以虹膜圆心为圆心的同心圆进行采样，把二维的虹膜图像提取成一维的表达式，而后求取这个表达式的小波变换过零点。Boles将不同的虹膜图像特征表达式存储在数据库中，将未知的虹膜图像与数据库中已知虹膜图像进行匹配，如果两幅图像间的不相关函数值达到最小，那么认为这两幅图像相匹配，即可认为是同一类。
2.2.4马力等的基于多通道空间滤波的识别方法
在国内，中科院自动化研究所是最早从事虹膜研究的单位之一，对虹膜识别技术的研究走在了前列。研制了虹膜图像采集装置，建立了成熟的虹膜识别系统，并建立了目前世界上最大的免费共享虹膜数据库—CASIA虹膜数据库。
在识别方法的研究方面，马力等提出的基于多通道Gabor滤波的特征提取算法，具有较好的识别率。首先利用二值化分离出瞳孔，提取虹膜内边界。得到内边界后，采用最小二乘拟合的方法对虹膜外边界进行提取。在外边界的提取中，首先用Canny算子进行边缘检测，然后利用先验知识去除无用点，最后利用最小二乘法拟合，从而确定虹膜的外边界。
2.3多种虹膜识别方法的比较研究
通过上面的介绍，了解了上述几种虹膜识别方法的基本原理,下面对以上四种方法我们主要从识别模式对各种方法对其进行分析。实验采用了中科院自动化所生物识别与安全技术研究中心的CASIA-IrisV3-Interval图像库，其中的图像采用中科院自动化所自主开发的采集设备在室内采集得到。库中包括249个人的396只眼睛，共计2655幅人眼图像，图像的分辨率为320x280。我们从中选出2255幅清晰的虹膜图像用作测试。由于Wildes的方法只用于认证模式，因此在识别模式中未对其做对比，这里只对其他三种方法做比较。表2.1列出了这三种算法在我们选择的虹膜数据库上的正确率从表中我们可以看出，Daugman的方法取得了非常好的识别性能，比其他几种方法都好。其次是马力等的基于多通道空间滤波的识别方法，最后是Boles等的基于小波变换过零点检测的识别方法。
表2.1识别结果
方法 正确识别率(%)
Daugman 100
Boles
92.64
基于多通道空间滤波器的识别方法 99.19
通过对以上经典的虹膜识别算法的学习研究，了解了它们各自的原理及优缺点，简单分析如下:
(1)Daugman提出利用二维Gabor滤波器对虹膜纹理进行局部相位量化和编码，此算法识别快速准确，为目前多数商用的虹膜识别系统所采用。但其采用的图像采集设备较为精密，对获取的虹膜图像有较高要求，并且要保证每次虹膜成像都要在相同的位置，且具有不变的光照及相同的分辨率，而且该算法由于需要处理虹膜纹理的二维信息而导致了特征提取的运算时间有所增加。
(2)Wildes等提出的基于图像匹配的方法，采用了高斯拉普拉斯滤波器在不同的分辨率下对虹膜图像实施分解操作，并比较其对应的图像。由于该方法是基于二维小波变换的，计算量比较大，对硬件设备的要求较高。
(3)Boles提出的基于小波过零检测的方法，主要利用虹膜纹理中一系列以虹膜中心为圆心的同心圆上的一维信号，但在实际中，虹膜纹理在各个方向都包含有丰富的细节，因而如果只采用一维信号的某种特征来对虹膜纹理特征进行描述是远远不够的，而且该算法对灰度变化十分敏感，也只是在小样本范围内取得了有限的结果，因而识别率比较低，在实际应用中并不多见。
(4)北京中科院自动化所马力等人提出使用多通道Gabor滤波来提取虹膜特征，采用一个阈值来除去一些极值点，这样就可以减少信号的小波动带来的千扰，从面使特征的表征更加鲁棒。另外，马力等人对特征表示方法进行了变换，而后用汉明距离就可进行匹配处理，提高了识别率并缩短了运行时间。但是，该方法采用的是图像的灰度信息，在寻找信号突变点时容易受到上下睫毛的于扰，而且容易受光照等的干扰，尤其是用来去除微小波动的阈值的选择时，很容易受到影响。
3 虹膜识别算法设计
3.1虹膜图像预处理
3.1.1OpenCV库去除噪声
在图像处理中，噪声是一个常见的问题，它可能来自于图像采集设备、传输过程或环境干扰。为了去除噪声并改善图像质量，平滑处理（Smoothing）是一种常用的技术。OpenCV提供了多种平滑处理方法，包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波。本文将详细介绍这些方法，并通过代码示例展示它们的实际效果。平滑处理是一种通过对图像进行滤波来去除噪声的技术。它的基本原理是利用像素邻域内的像素值来替代当前像素值，从而减少噪声的影响。常见的平滑处理方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波，每种方法都有其独特的优势和适用场景。
- 均值滤波（Averaging Filter）
均值滤波是最简单的平滑处理方法之一。它通过计算像素邻域内像素值的平均值来替代当前像素值。均值滤波可以有效地去除噪声，但也会导致图像变得模糊。 - 方框滤波（Box Filter）
方框滤波是一种简单的线性滤波方法，它通过计算像素邻域内像素值的平均值来替代当前像素值。与均值滤波类似，但方框滤波可以选择是否对结果进行归一化。 - 高斯滤波（Gaussian Filter）
高斯滤波是一种基于高斯函数的平滑处理方法。与均值滤波不同，高斯滤波在计算像素值时，会给邻域内的像素赋予不同的权重，距离中心像素越近的像素权重越大。这种方法在去除噪声的同时，能够更好地保留图像的边缘信息。 - 中值滤波（Median Filter）
中值滤波是一种非线性平滑处理方法，它通过计算像素邻域内像素值的中值来替代当前像素值。中值滤波特别适合去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise），同时能够较好地保留图像的边缘信息。 - 双边滤波（Bilateral Filter）
双边滤波是一种非线性的平滑处理方法，它不仅考虑像素的空间距离，还考虑像素值的相似性。因此，双边滤波在去除噪声的同时，能够很好地保留图像的边缘信息。
3.1.2图像灰度化与归一化处理
（1）图像灰度化
1、灰度的线性变换
灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：f(x)=a*x+b
其中参数a为线性函数的斜率，b为线性函数的在y轴的截距，x表示输入图像的灰度，f(x)表示输出图像的灰度。
要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。
2、灰度拉伸
灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变换。表达式如下：
其中，x1和x2是分段函数的转折点。
要求：输入一幅图像，根据选择的转折点，进行灰度拉伸，显示变换后的图像。
3、灰度直方图
灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。
要求：输入一幅图像，显示它的灰度直方图，可以根据输入的参数（上限、下限）显示特定范围的灰度直方图。
4、直方图均衡：要求
1)显示一幅图像pout.bmp的直方图；
2)用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强；
3)显示增强后的图像。
（2）归一化处理
OpenCV颜色空间转换涉及到图像格式的变换。通常，OpenCV读取图像后，图片格式为BGR（蓝色、绿色、红色）和NHWC（图像的通道在最后）。然而，在使用cv.cvtColor函数时，指定cv2.COLOR_RGB2BGR实际上是在说明将图像从RGB转换为BGR格式。然而，实际情况是，图片最终会转换为RGB格式。查阅OpenCV官网的官方描述，可以发现：cv::COLOR_RGB2BGR和cv::COLOR_BGR2RGB这两个枚举值在底层实现时实际上是相同的，因此无论输入图像为BGR还是RGB格式，转换后都会变成与输入格式相反的格式。
接着，我们讨论了图像归一化操作。归一化旨在调整图像数据的尺度，通常用于机器学习和深度学习中，以优化模型的性能。具体而言，归一化过程首先将图像数据除以255，这是因为8位的图像数据范围为0-255。之后，通过减去MEAN值（图像的平均值）和除以STD（标准差）进行进一步的调整，这有助于标准化数据分布。公式表示如下：
若转换后的目标公式为：
则可以通过以下方式实现上述归一化转换：
将公式：(input/255 - MEAN) / STD进行变换，得到：
通过上述变换，输入目标公式可表示为：min = MEAN * 255；std = STD * 255。这样，我们就能确保图像数据的归一化处理满足机器学习模型的输入需求，从而提高模型的准确性和效率。
3.1.3虹膜区域增强技术
虹膜区域增强技术是生物特征识别领域中的一项关键技术，旨在提升虹膜图像的质量与识别精度。该技术通过一系列算法处理，有效改善虹膜图像的对比度、清晰度及细节表现，克服因光照不均、遮挡或成像设备限制等因素导致的图像退化问题。具体而言，虹膜区域增强技术包括噪声抑制、边缘锐化、光照补偿等步骤，利用自适应滤波、直方图均衡化等算法，精准提取并强化虹膜纹理特征。此外，结合深度学习等先进方法，可进一步优化特征提取与匹配过程，显著提升虹膜识别系统的鲁棒性与准确性，为安全认证、门禁控制等应用提供可靠保障。
3.2虹膜内外边界定位
3.2.1Daugman算法原理与实现
（1）Daughman算法分割虹膜识别步骤：
Daughman算法是一种用于虹膜分割的经典生物特征识别技术，主要用于人眼虹膜图像的分割，这是虹膜识别系统中的关键步骤。它的原理和流程大致如下：
（1）初始化：首先，获取清晰的眼球图像，这个图像通常是通过特定的摄像头设备采集的红外线照片，因为这种光线可以穿透眼皮并反射在虹膜上。
（2）直方图均衡化：为了改善图像对比度，特别是对于颜色较浅的虹膜，会进行直方图均衡化，使得图像各部分的亮度分布更为均匀。
（3）预处理滤波：应用高斯模糊或者其他低通滤波器去除图像噪声，同时保持虹膜边缘细节。
（4）确定中心圆：通过检测眼睛图像的对称性和光强度变化，找到瞳孔中心（假设为圆形），这一步很重要，因为它作为划分虹膜和瞳孔的基础。
（5）二值化：利用中心圆的半径作为参考，将图像划分为内外两部分，内部部分保留，外部部分设为背景。常用的方法有Otsu’s阈值法或自适应阈值方法。
（6）迭代细化：在原始分割的基础上，Daughman算法可能会进行迭代操作，比如应用膨胀和腐蚀操作来进一步细化虹膜边界，减少不必要的像素。
（7）边缘提取：最后，通过边缘检测算法（如Canny算子或Sobel算子）提取虹膜的精确轮廓。
（8）最终分割：结合边缘信息和预处理后的图像，得到完整的虹膜区域，即所谓的虹膜图斑。
3.2.2瞳孔与巩膜边界定位方法
目前，生物特征识别用于身份认证已是大势所趋，其方式有很多，例如：人脸识别、指纹识别、声音识别、掌纹识别，等等[1]，而虹膜识别是人体除DNA以外精确度最高的生物特征识别方式。对于当今个人网络的身份认证，迫切需要一种稳定、可靠、便捷的认证方式。目前，图像中目标物体的定位方式最重要的信息还是基于目标的纹理轮廓进行定位[2]。虹膜是人眼生理结构中的一部分，它位于瞳孔和巩膜之间，其分布大致呈现出圆环状，但虹膜的采集相当困难，目前基本上都以Daughman教授提出的圆环法对它进行提取，其定位方法有很多，例如：Hough圆检测定位[3-6]、圆或椭圆拟合定位、基于模板定位[7-8]以及其他方法[9-10]，方法基本都可行，但存在的最大问题是速度和精度很难达到实时性。
1.1 二值化
在人眼图像中，瞳孔的灰度信息呈现出最直观的特点，目前对瞳孔的定位大部分都基于它的低灰度信息。
目前二值化动态阈值的确定有以下常用的几种方法：（1）最大内间方差法（OTSU）；（2）迭代法（最佳阀值法）；（3）聚类算法；（4）一维最大熵阈值法。比较几种方法二值化效果以及速度，其中最大内间方差法[11-12]效果更加适合于瞳孔的分割。
1.2 灰度积分投影法找瞳孔中心和半径
在二值化图上利用灰度积分投影法[4]预判断瞳孔的位置以及其半径。灰度积分投影的原理比较简单，其计算量较小，对于瞳孔的定位非常实用。本文采用水平和垂直灰度积分投影定位瞳孔，首先，对于m×n大小的图像，在水平方向上对图像的每一行进行遍历，寻找像素值为0的像素点作累加：
然后对每一行的累加次数做比较，寻找累加最多的行数，其行数pre_y和最多累加次数Max_num1分别作为瞳孔预定位的纵坐标和半径。
2 边缘提取及抛物线拟合找瞳孔中心
目前常用的边缘提取算法有很多，例如：Roberts边缘检测算子、sobel算子、prewitt算子、canny算子、小波分解算法等。它们各有优点，Roberts、sobel、prewitee算子计算量较小，但边缘提取效果较差，小波分解算法对细节提取较好，但其实现相对复杂，计算量较大、耗时；canny算子边缘提取效果很好，其计算量也能接受。为了得到较好的边缘，获得准确定位，本文选取canny算子。在图中需要快速且准确地判断瞳孔的中心和半径，那么，常用的方法是Hough圆检测以及在此基础之上的改进方法，该方法在定位精度较高，但是定位速度相当慢，非常耗时，并不能很好地应用于实时的虹膜识别系统。本文采用另一种方法进行定位。首先在其预定位中心左侧选定半圆形区域R1。
对所有的边缘点采用最小二乘法进行抛物线拟合，其抗噪性较好，其拟合公式方程组如式（2）所示：
这里用高斯消元法编程实现解抛物线方程组，求出抛物线方程的3个系数a、b、c：
y=ax2+bx+c（3）
得到抛物线的系数，从而确定区域R1的左抛物线方程。同理可以拟合右半圆矩形区域R2，得到右抛物线，根据抛物线的性质，可以计算出左右抛物线的极值点，公式如下：
