虹膜识别系统中图像噪声的衍生与消减

基于数字的安全系统中，人类身份核验一直是一项引人注目的目标。利用人脸、指纹、手形、虹膜和声音等人类特征开发的认证或识别系统被称为生物识别系统。在各种特征中，虹膜识别依赖于独特的人类虹膜图案来查明并确认个人身份。图像通常被视为信息的集合。输入或处理图像中噪声的存在会导致图像质量退化。从受噪图像中获取最大信息量，将原始图像从噪声中恢复应是首要之事。生物识别识别系统中的噪声图像无法给出准确身份，因此图像相关数据或信息往往丢失或损坏。图像受各类噪声影响。本文主要关注椒盐噪声、高斯噪声、均匀噪声、散斑噪声。可采用不同滤波技术进行噪声消减，以提升图像的视觉质量与可理解性。本文选取四类噪声并施加于若干图像上。这些噪声的滤波使用了均值、中值、维纳、高斯滤波器等不同类型的滤波器。使用四类不同滤波器进行了对比性解释，并求取了均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、平均差值（AD）和最大差值（MD）等质量判定参数的值。