基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。