深度学习与分水岭算法结合的虹膜图像分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种深度学习与分水岭算法结合的虹膜图像分割方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：对虹膜图像数据进行预处理，获得归一化后的图像数据；步骤2：将归一化的图像数据输入到分割模型中，获得得到的特征图；步骤3：对特征图进行距离变换运算，得到显示有虹膜内外圆位置的距离热力图；步骤4：采用分水岭算法在热力图上计算得到虹膜内外圆边界轮廓。通过深层模型与浅层模型分别学习虹膜图像的上下文信息与图像的空间细节，通过距离变换得到前景区域，然后通过分水岭算法得到虹膜内外圆的边界，从而快速精准地实现虹膜内外圆的边界定位，也为虹膜区域后续的提取与归一化提供了准确的参数。