随着信息时代的到来和网络技术的广泛应用，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，安全市场尤其高端市场期待更便捷更安全的安全系统，因此人们转向生物测定学技术的研究。基于此技术的身份鉴别系统成为了新的经济增长点。虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势，与其它几种生物识别技术具有非常高的综合优势。目前国外的虹膜技术研究方兴未艾，国内的应用研究才刚刚开始，论文正是在这种背景下结合虹膜识别技术的实际需要，对其中的虹膜图像处理开展研究。 论文首先从虹膜的生理学角度阐述了虹膜作为生物测定学特征的特点，总结了虹膜用于身份识别的独特优势，简要介绍了完整的虹膜识别系统的组成，并在观察大量实验图片的基础上分析和总结了虹膜图像在视觉空间和灰度空间中的特性，为后续的虹膜图像处理打下良好的基础。 虹膜定位作为虹膜识别系统中的一个重要环节，其速度和精度在很大程度上影响着虹膜识别系统的性能。论文在虹膜图像特性分析的基础上针对虹膜内边缘易变形，外边界边缘模糊从而虹膜定位困难等问题，提出了基于灰度偏差的虹膜内边缘定位算法和基于综合特征的虹膜外边缘定位算法。实验证明，本文的虹膜定位算法在速度和定位准确度上具有明显优势。 为了有效的降低系统的“错误接受率”和“错误拒绝率”，论文根据虹膜图像自身独特的要求，针对可能导致“注册失败”的最主要的几个因素，建立虹膜质量评估模块，提出了“图像清晰度”“内外偏心度”和“虹膜可见度”三个图像质量评价指标用于筛除不合格的虹膜图像。为了提高自动虹膜识别系统中图像筛选的速度，将上述三个指标综合为一个“虹膜图像综合质量指标”，并分析了质量评估指标与虹膜识别率的关系。 为了进一步保证虹膜图像质量，去除虹膜区域内对虹膜识别不利的因素，分析了虹膜区域中可能存在的噪声及其特点。根据噪声对虹膜编码的危害程度不同，采取不同的措施去除虹膜区域内噪声。并在系统中加入虹膜图像校正模块，用以校正虹膜图像的平移、旋转、比例缩放等偏差，将环形的虹膜区域归一化为一个矩形区域，并进行了图像增强。 Gabor函数可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓，2D Gabor函数提供空间频率方向、空间位置的最大分辨率，因此在空间域和频率域中具有良好的联合定位能力和方向选择性，这些特性特别适合虹膜纹理分析，论文采用2D Gabor小波变换对归一化后的虹膜图像进行处理，提取虹膜的纹理特征，中文摘要并对来自同一个采集者和不同虹膜采集者的虹膜分别进行了识别，给出了实验和分析结果。