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在虹膜图像的采集过程中,由于现阶段硬件设备和虹膜本身特性的限制,不可避免地会采集到模糊的图像。模糊的虹膜图像由于其纹理细节信息的丢失,造成了虹膜识别系统性能的下降。提出了一种适用于虹膜图像的恢复算法,以增强模糊图像的质量,提升系统的识别准确率。此去模糊算法充分利用虹膜图像的独特性质作为先验知识,使用了一种由粗到精的结构,模糊核首先在参数模型的刻画下进行初始化,然后转而使用像素级的模型进行优化更新,以准确表达真实的模糊原因。在优化过程中,使用了一种基于非局部性的正则化手段,并通过对虹膜图像的分析仅选取