Discussion :

[zepek]

Bonjour,
je travaille actuellement sur la detection d'iris, j'ai implementer differents algorithmes sans succes, la j'ai reussi a recuperer les centres de mon iris avec une transformer de hough, cependant je n'arrive pas a obtenir le rayon de l'iris, sur certains cas c'est ceux de la pupille, je vous joints mon code, je pensais a parcourir mon image apartir du centre et de relever les points ou j'ai une difference de niveaux de gris.... Quelqu'un aurait t'il une idee pour recuperer le rayon?
desole pour les accents j'utilise un clavier qerty donc pas d'accent...
Merci d'avance

Code :

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close all
clc
 
%%image transformer en binaire%%
Iris=imread('IrisSeekk.bmp');
I=rgb2gray(Iris);
 
if nargin == 1
    t = t_autoset(I);
end
 
sz=size(I);
 
BW=repmat(logical(uint8(0)),sz(1),sz(2));
 
for r = 3 : sz(1)-2
    for c = 3 : sz(2)-2
        if I(r,c)<t
            if (I(r-1,c-1)<t)&(I(r-1,c)<t)&(I(r-1,c+1)<t)&(I(r,c-1)<t)&(I(r,c+1)<t)&(I(r+1,c-1)<t)&(I(r+1,c)<t)&(I(r+1,c+1)<t)
                BW(r,c) = 0;
            else
                BW(r,c) = 1;
            end
        else
            BW(r,c) = 0;
        end
    end
end
 
 
for r = 1 : sz(1)
    BW(r,1:2) = 0;
    BW(r,(size(BW,2)-1):size(BW,2)) = 0;
end
for c = 1 : sz(2)
    BW(1:2,c) = 0;
    BW((size(BW,1)-1):size(BW,1),c) = 0;
end
figure,imshow(I)
figure,imshow(BW)
 
%%Transformer de hough%%
   Ibinary = BW;
 
Rp=[10,200];
[sy,sx]=size(Ibinary);
 
[y,x]=find(Ibinary);
 
totalpix = length(x);
 
HM_tmp = zeros(sy*sx,1);
 
b = 1:sy;
a = zeros(sy,totalpix);
 
if nargin == 1
    R_min = 1;
    R_max = max(max(x),max(y));
else
    R_min = Rp(1);
    R_max = Rp(2);
end
 
y = repmat(y',[sy,1]);
x = repmat(x',[sy,1]);
 
HPN = 0;
 
for R = R_min : R_max
 
    R2 = R^2;
    b1 = repmat(b',[1,totalpix]);
    b2 = b1;
 
    a1 = (round(x - sqrt(R2 - (y - b1).^2)));
    a2 = (round(x + sqrt(R2 - (y - b2).^2)));
 
    b1 = b1(imag(a1)==0 & a1>0 & a1<sx);
    a1 = a1(imag(a1)==0 & a1>0 & a1<sx);
    b2 = b2(imag(a2)==0 & a2>0 & a2<sx);
    a2 = a2(imag(a2)==0 & a2>0 & a2<sx);
 
    ind1 = sub2ind([sy,sx],b1,a1);
    ind2 = sub2ind([sy,sx],b2,a2);
 
    ind = [ind1; ind2];
 
    val = ones(length(ind),1);
    data=accumarray(ind,val);
    HM_tmp(1:length(data)) = data;
    HM2_tmp = reshape(HM_tmp,[sy,sx]);
 
    maxval = max(max(HM2_tmp));
 
    if maxval>HPN
        HPN = maxval;
        HM = HM2_tmp;
        Rc = R;
    end
end
 
[B,A] = find(HM==HPN);
 
C = [mean(A),mean(B),Rc];
xc=C(1);
yc=C(2);
radius=C(3);

[Jerome Briot]

Comme on te l'a déjà conseillé je crois, une solution consiste à passer dans l'espace HSV.
En jouant sur les valeurs de la dernière composante, tu devrais pouvoir faire un masque efficace

Par exemple :

Code :

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Irgb = imread('IrisSeekk.JPG','jpg');
 
Ihsv = rgb2hsv(Irgb);
 
figure
 
subplot(321)
image(Irgb)
axis image off
title('Image initiale')
 
subplot(322)
imagesc(Ihsv(:,:,1))
axis image off
title('Teinte')
 
subplot(324)
imagesc(Ihsv(:,:,2))
axis image off
title('Saturation')
 
subplot(326)
imagesc(Ihsv(:,:,3))
axis image off
title('Valeur')
 
mask = Ihsv(:,:,3)<.75;
subplot(323)
imagesc(mask)
axis image off
title('Masque')
 
mask = uint8(mask);
Ifilt = cat(3,Irgb(:,:,1).*mask,Irgb(:,:,2).*mask,Irgb(:,:,3).*mask);
 
subplot(3,2,5)
image(Ifilt)
axis image off
title('Image initiale + Masque')

[zepek]

Merci DUT, mais le pb est que j'ai plusieurs image d'Iris, donc la valeur subie des changements (quelques fois elles me permet de recuperer le rayon), mais la plupart du temps cela ne fonctionne pas...
je pourrais pas recuperer le rayon a partir de mon image en niveaux de gris en parcourant mon image a partir de mon centres?

[zepek]

Je joints une autre image si tu veux regarder la difference.

[ToTo13]

Bonjour,

juste une petite précision sur la détection elle-même de l'iris... car j'ai déjà travaillé sur ce problème.
Qu'elle transformée de Hough utilises tu? Parce que si c'est celle avec des cercles, tu vas avoir un problème dès que l'oeil va tourner légèrement. L'iris va devenir une ellipse.

Ensuite, lorsque tu as trouvé l'iris, tu as eu un cercle, donc une méthode triviale et approximativement juste pour avoir le barycentre, c'est de prendre le centre du cercle donné par Hough.
Mais tu as dû t'apercevoir que dans certains cas ton cercle solution ne colle pas exactement avec le contour. Auquel cas il suffit de faire une petite propagation (étiquetage) des pixels noit à partir du centre du cercle puis de boucher les trous en cas de reflet. Ensuite il te suffira de calculer le barycentre.