导读:本文包含了虹膜图像采集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:FPGA,虹膜图像采集,数据传输,彩色插值算法
虹膜图像采集论文文献综述
张宽[1]（2018）在《基于FPGA的虹膜图像采集系统的设计与实现》一文中研究指出虹膜诊断学是一种医疗诊断辅助技术。通过对人体虹膜中发生变化的细节结构进行分析可以达到相关疾病诊断的目的。虹膜图像的有效采集是对其进一步诊断的前提,根据虹膜诊断对虹膜图像采集的需求,针对FPGA在图像采集与处理方面的高速特性,本文设计了基于FPGA的虹膜图像采集系统,并实现了虹膜图像数据采集与传输的功能。本文主要完成了如下工作:1.系统硬件部分设计。包括FPGA核心电路、SDRAM数据缓存电路、USB2.0接口电路、VGA驱动电路、电源电路、GPIO接口电路等相关电路的设计;对光学辅助模块进行了设计;电路设计完成后,通过层迭与阻抗的计算获得相关参数,对系统PCB进行合理的布局、布线,并对电源参考平面进行了划分;对关键信号进行完整性分析;最后完成了电路板的制作焊接。2.系统逻辑与软件设计。包括图像采集模块的设计;利用插值算法对图像进行彩色恢复的逻辑设计;图像缓存模块SDRAM的控制器设计;USB 2.0接口与固件的设计;VGA显示模块驱动的设计。3.系统整体测试。硬件测试包括对系统电源的输出电压、纹波电压与晶振波形进行测试;逻辑部分包括对各模块的采样数据波形进行分析,并对USB 2.0传输速度进行仿真测试;最后对系统功能进行联调测试,采集到的图像满足虹膜诊断的需求。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2018-06-11）
宋辉,王明威[2]（2016）在《基于双远心镜头的虹膜图像采集方法》一文中研究指出信息完整的虹膜图像可以提高不同虹膜间的差异性,有助于提升识别系统的准确性,也有利于分析虹膜纹理的细节特征。但是由于设备、环境和人为等因素的影响,采集到的虹膜图像不可避免地会出现光斑,这些光斑会造成部分虹膜信息缺失。因此,高质量的虹膜图像对整个虹膜识别系统至关重要。文中研究了完整的虹膜图像采集方法,利用双远心镜头其特殊的光学结构和较宽的景深,消除视差和畸变等由镜头带来的影响,并结合图像拼接、融合的方法得到信息完整的虹膜图像。最后将经过该系统得到的虹膜图像与未进行拼接的虹膜图像进行识别匹配的比较实验。结果表明,文中方法得到的虹膜图像有较高的匹配率,并且纹理丰富、信息完整,可以提升识别系统的有效率。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2016年08期）
高思[3]（2016）在《虹膜图像的采集与质量评价的研究》一文中研究指出在生物特征识别中,与其他生物特征模式识别相比,虹膜模式识别以其独特的先天优势成为一种可靠的安全的身份识别模式。在虹膜识别系统中,其识别性能与虹膜图像的质量密切相关。因此,要提高虹膜识别系统的性能,必须保证用于识别的图像质量。本文从虹膜图像的采集设备以及质量评价算法两方面进行深入分析,保证用于识别的图像的质量,具体工作如下:(1)虹膜采集设备的设计与实现。本文一方面分析了光源、图像传感器与镜头等采集必要元件的参数和类型对虹膜成像质量的影响,选择合适的光源类型、镜头焦距以及传感器。另一方面,从采集方式和供电方式两个角度对采集图像质量的影响因素进行了分析。分析结果表明:不同的采集方式使得自然环境对人眼的影响不同,在选择采集方式的同时,应消除相应的自然环境的影响;为了提高采集设备工作的稳定性,应选择合理的供电方式。针对上述分析结果,本文设计了一套较为完善的虹膜采集设备,其特征如下:采用非接触式定焦采集方式,解决采集过程中的卫生问题并降低了成本;采用一种有效的距离反馈方式,提高了设备易用性并降低了用户的配合度;提出一种去自然光的方法,去除非封闭环境下自然光的影响;设计一种电源稳压电路,解决了光源不稳定造成图像亮度不均匀的问题;设计一种光照补偿电路,解决了在较暗条件下人眼瞳孔的放大问题。(2)质量评价算法的研究。提出一种粗精结合的质量评价算法。首先,对图像整体的清晰度和虹膜可见度进行粗评价。一方面,快速剔除不合格的虹膜图像,提高系统效率;另一方面,保证后续精评价中虹膜的准确定位。其次,采用多指标融合的方法进行精评价。分析了传统多评价指标融合方法的不足,提出一种虹膜旋转度评价指标,最后结合传统的评价指标通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行融合,得到分类结果。在JLU-IRIS_V3虹膜图像库上的算法准确性与预测性的分析实验表明,与传统的多指标融合评价方法相比,本文的方法具有更好的准确性和预测性,提高了系统的识别性能。综上所述,本文从硬件本身与自然环境角度,分析了影响成像质量的因素,设计并实现了一套较为完善的虹膜采集设备;分析了传统图像质量评价算法的不足,定义一种旋转度评价指标并结合传统的评价指标通过SVM融合分类。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-05-01）
王明威[4]（2016）在《基于双远心镜头的虹膜图像采集方法》一文中研究指出随着社会信息化的发展和科技的提高,对于安全识别技术的要求也越来越高。在众多识别技术中,生物特征识别技术相较于其他传统鉴别技术有明显的优势,其中虹膜识别技术以较高的安全性和可靠性被人们逐渐接受。在虹膜识别技术中,高质量的虹膜图像是后期图像处理以及识别匹配的基础,信息完整的虹膜图像能提高不同虹膜之间的差异性,有助于提升识别系统的准确性,也有利于分析虹膜纹理的细节特征。在虹膜图像采集的过程中,会有如下几点原因造成虹膜图像的质量降低,首先由于镜头的畸变和视差的影响会造成虹膜图像的模糊;其次光源所形成的反射会使采集到的虹膜图像产生光斑,造成虹膜图像的局部信息缺失;再有被采集者虹膜自身的颜色较深或者镜头的景深过小,会造成虹膜纹理部分不清晰。针对以上这些问题,本文提出了一种基于双远心镜头的虹膜图像采集方法。系统设计主要分为叁部分,首先针对镜头的畸变以及景深等问题,本论文采用BT2348双远心镜头,利用双远心镜头独特的光学结构和较宽的景深消除镜头带来的影响,同时再配以四个LED点光源和维视MV3000uc相机;其次针对虹膜图像信息的不完整,本文采用图像拼接与融合技术消除光斑带来的虹膜图像局部信息缺失,其中采用基于阈值法和Hough变换的方法来实现虹膜边缘定位[1],图像配准采用以相似变换为变换模型的基于特征的形状匹配法,图像的重采样采用双线性插值法,融合方法采用基于特征级的加权平均法;最后对得到的虹膜图像分别进行基于区域灰度变化和二维Gabor小波的特征提取,再利用海明距离完成识别匹配并进行对比试验,将本论文得到的虹膜图像与其他数据库的虹膜图像使用同一种匹配方法进行匹配试验,通过比较其匹配率来检验本文的虹膜图像质量。本文主要完成了完整虹膜图像采集方法研究,利用双远心镜头特殊的光学结构,并结合图像拼接与融合的方法得到信息完整的虹膜图像。实验结果表明,本方法得到的虹膜图像纹理丰富、信息完整,并能提升识别系统的识别率。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2016-02-29）
彭海,高俊雄,王耘波[5]（2016）在《基于FPGA的虹膜图像采集系统设计》一文中研究指出针对高质量的虹膜图像的获取进行研究,设计出基于FPGA的虹膜图像采集系统。系统通过FPGA控制前端CMOS图像传感器配合滤波片及LED辅助照明装置采集虹膜图像,然后将采集到的虹膜图像存储到FPGA的片上RAM中,接着评估采集到的图像的增益是否符合要求,以此来对CMOS图像传感器作出调整,最后通过控制硬件协议栈芯片实现TCP通信,将虹膜图像上传到上计算机。系统可获取1 280×1 024像素大小的虹膜图片,同时能适应不同的光照条件,传输速度达到12 fps,完全满足虹膜识别算法对虹膜图像质量及采集速度的要求。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2016年01期）
张波[6]（2015）在《虹膜图像采集及识别算法的研究》一文中研究指出虹膜识别是一种安全性极高的生物特征识别技术。在现代社会对信息安全的要求越来越高的情况下,虹膜识别技术正逐渐被人们重视起来。虹膜中丰富而稳定的纹理细节使得以虹膜为载体的身份识别技术具有唯一性、高防伪性和高稳定性的特点,因而具有广泛的科研价值和应用前景。本文首先分析了传统虹膜识别系统的实现流程,针对虹膜识别技术中存在的一些尚待解决的关键问题,主要对虹膜识别系统图像采集硬件和识别算法软件部分等进行了详细研究,提出了针对特定应用环境的图像采集解决方案,编程实现了虹膜识别算法,并对算法中存在的不足进行了改进优化。本文主要完成了以下几个研究内容:1.在分析了传统的虹膜识别系统的工作原理后,概括了虹膜身份识别技术的基本流程,分析了传统虹膜识别系统在设计和工作中存在的问题与不足,并总结了影响虹膜识别系统高效工作的各种关键因素。提出了本课题所研究的虹膜识别系统的设计需求;2.设计了一套虹膜图像采集系统。从镜头类型、补光光源、图像传感器与用户体验等方面分析了影响虹膜图像采集质量的因素。针对上述因素和实际的应用环境提出并设计了一个可以自动距离感应拍摄的虹膜图像采集系统。该系统通过单片机控制红外和超声波传感器完成测距功能,当人眼到达采集镜头合适的景深范围时会自动触发拍摄开关完成图像采集;3.设计了一种快速准确的虹膜定位算法。主要针对传统的定位算法在时间效率和准确性上难以统一的问题,结合人眼虹膜图像的固有特点,提出了一种基于图像梯度的径向对称变换结合圆周差分算法的虹膜定位方法,为了进一步提高算法的实时性,分析了算法的时间复杂度,并对其进行了优化改进,最后设计了对比实验,验证了算法的可靠性;4.完成了虹膜识别软件的分析设计。结合前人的研究,完成了整套虹膜识别算法流程的代码设计,然后以此算法为基础,采用Qt作为集成开发环境对软件图形界面进行了设计,并对此软件进行了详细的分析和介绍。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-01）
苑玮琦,金爽[7]（2014）在《虹膜图像采集装置的设计》一文中研究指出设计一个用于医疗诊断的接触式虹膜图像采集装置。该装置由光学系统和数据传输电路构成。光源发光强度低,可控双LED光源配合遮挡装置以避免外界干扰和光斑干扰。图像数据传输由CMOS图像传感器和USB2.0接口芯片完成,使用批量传输方式。装置可采集VGA格式的彩色图像,速度达到30帧/s,满足了医疗诊断对图像质量及采集速度的要求。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2014年12期）
王月明,赵士伟,张如彩[8]（2014）在《基于人机交互的虹膜图像采集系统设计》一文中研究指出虹膜图像的采集作为虹膜识别技术中的关键技术,很大程度上影响着虹膜识别的准确率。本文提出了一种基于人机交互的虹膜图像采集系统,通过微控制器对红外辅助光源和超声波测距模块进行控制,利用蜂鸣器对用户使用距离进行提示。实验表明:本系统具有良好的人机交互性,能够采集到符合虹膜识别算法要求的清晰虹膜图像。(本文来源于《中国安防》期刊2014年17期）
金爽[9]（2014）在《虹膜图像采集装置的设计》一文中研究指出虹膜是指眼睛里带有色彩的部位，即通常所说的黑眼球。虹膜诊断是以形态为基础，透过眼睛的变化来分析推断人体健康状况的一门技术。医生们通过临床观察，根据人眼睛虹膜的变化与身体健康变化的关系逐渐摸索出一套规律，并研究发展起来形成一门临床技术。虹膜诊断可以用来指导医生们从全新的角度去认识疾病和病人，目前主要应用于亚健康的诊断。该技术有利于人们及早发现疾病，特别是在亚健康时得到调理。为了能够清晰便捷的观察到虹膜的情况，人们对虹膜图像采集技术的研究一直在进行。一个优秀的虹膜图像采集系统能够大大提高虹膜诊断的正确率，为医生观察虹膜特征提供极大的方便。本课题设计了一个用于医疗诊断的接触式虹膜图像采集装置，该装置由光学系统和数据传输电路构成。照明装置使用可控的双LED光源，配合遮挡装置，避免外界干扰和光斑干扰。光源发光强度低，能有效减少由于光照强度大给被采集者带来的眼部不适感。图像数据传输使用CMOS图像传感器OV7725和USB接口芯片CY7C68013A完成。传感器采集到的图像数据经数字化处理后，通过USB数据总线以批量传输的方式上传至主机。USB接口芯片内部使用独特的“量子FIFO结构”，有效提高了传输速度。上位机程序使用VC++编写，具有图像显示、拍照及存储功能。系统可采集VGA（30万像素）格式的彩色图像并实时显示,速度30帧/秒。该虹膜图像采集装置满足了医疗诊断对图像质量及采集速度的要求，且具有体积小、成本低、对眼部无刺激的优点。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2014-02-21）
鲁宇[10]（2013）在《人眼虹膜图像采集跟瞄系统设计》一文中研究指出虹膜作为高精度的生物特征，适合于身份认证。在大场景中使用者较小配合下，快速的捕获高品质虹膜图像一直是虹膜识别领域中的研究热点之一。远距离虹膜图像采集系统是围绕叁个主要问题展开研究的，即虹膜定位和搜索问题、大景深问题和补偿光问题。目前制约虹膜定位和搜索速度主要有两个方面，一方面是云台装置的慢速旋转和低精度，另一方面是人脸（或人眼）叁维定位增加了系统的硬件成本和时间开销。针对虹膜定位和搜索速度问题，本文提出了一种新颖的解决办法，即采用人眼跟瞄系统，用伺服电机转动驱动反射镜偏转的方式改变相机拍摄视场来代替云台旋转方式，对远距离系统中目标定位方式由人脸定位提升为人眼定位，将目标叁维定位缩减为人眼平面坐标定位。研究的主要内容如下：1.根据虹膜图像规范要求，详细分析了虹膜相机设计的各个参数之间的关系，阐述了远距离虹膜图像采集系统的构造和运行流程，分析了跟瞄系统在图像采集系统中的作用。2.针对大场景中虹膜定位问题，提出了人脸人眼检测与跟踪算法。研究了通用背景差分算法理论，编写了在大场景中分割出运动中行人的背景建模算法程序;研究了AdaBoost算法理论和肤色聚类算法理论，实现了区域人脸检测和人脸判断算法；分析了Gabor滤波和灰度积分投影算法理论，解决了水平、小倾斜的人眼检测的问题；分析了均值漂移理论和Kalman滤波算法理论，综合了两个算法用于人眼跟踪。3.针对虹膜搜索问题，提出自动跟踪控制方案。通过研究行人运动的特点和系统工作的有效区域，分析了系统控制的精度要求和电机要求。详细介绍了控制使用的重要器件，深入研究了运动控制卡中的运动控制算法，建立了系统伺服控制模型，分析了伺服系统的稳定性。4.从硬件构造和软件设计的角度，阐述了人眼跟瞄系统的实现过程。利用OpenCV库开发了人眼跟瞄系统的控制处理软件，完成了对单个人眼的跟瞄效果的测试和误差分析。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-04-01）
虹膜图像采集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
信息完整的虹膜图像可以提高不同虹膜间的差异性,有助于提升识别系统的准确性,也有利于分析虹膜纹理的细节特征。但是由于设备、环境和人为等因素的影响,采集到的虹膜图像不可避免地会出现光斑,这些光斑会造成部分虹膜信息缺失。因此,高质量的虹膜图像对整个虹膜识别系统至关重要。文中研究了完整的虹膜图像采集方法,利用双远心镜头其特殊的光学结构和较宽的景深,消除视差和畸变等由镜头带来的影响,并结合图像拼接、融合的方法得到信息完整的虹膜图像。最后将经过该系统得到的虹膜图像与未进行拼接的虹膜图像进行识别匹配的比较实验。结果表明,文中方法得到的虹膜图像有较高的匹配率,并且纹理丰富、信息完整,可以提升识别系统的有效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
虹膜图像采集论文参考文献
[1].张宽.基于FPGA的虹膜图像采集系统的设计与实现[D].内蒙古大学.2018
[2].宋辉,王明威.基于双远心镜头的虹膜图像采集方法[J].计算机技术与发展.2016
[3].高思.虹膜图像的采集与质量评价的研究[D].吉林大学.2016
[4].王明威.基于双远心镜头的虹膜图像采集方法[D].沈阳工业大学.2016
[5].彭海,高俊雄,王耘波.基于FPGA的虹膜图像采集系统设计[J].仪表技术与传感器.2016
[6].张波.虹膜图像采集及识别算法的研究[D].电子科技大学.2015
[7].苑玮琦,金爽.虹膜图像采集装置的设计[J].仪表技术与传感器.2014
[8].王月明,赵士伟,张如彩.基于人机交互的虹膜图像采集系统设计[J].中国安防.2014
[9].金爽.虹膜图像采集装置的设计[D].沈阳工业大学.2014
[10].鲁宇.人眼虹膜图像采集跟瞄系统设计[D].电子科技大学.2013