现代计算机技术的飞速发展,导致了计算机在医疗卫生领域的广泛应用,以虹膜学为基础的计算机辅助虹膜诊断技术正方兴未艾。成熟的计算机技术,以及飞速发展的数字图像处理、模式识别技术,为计算机虹膜诊断提供了条件。虹膜作为人体上的一个重要器官,不仅在身份识别中具有重要的作用,在医学诊断方面,虹膜也占有一席之地。西方的虹膜诊断学(Iridology)己经经历了一百多年的发展,逐渐形成了一套完整的体系。虹膜诊断是利用个体虹膜图像中发生变异的细节结构,如虹膜中出现的坑洞、裂缝、斑块、线条、密度,通过分析虹膜的这些异常达到疾病诊断的目的。因此,研究基于计算机软件的虹膜病理特征是实现计算机辅助虹膜诊断的基础,图谱知识和覆盖是诊断关键。本文从虹膜图像的结构纹理特征入手,在实验室已成功实现虹膜定位,提取线条特征的基础上,首先对虹膜图像的裂缝、斑块、坑洞、密度等病理特征进行更深入的提取,然后依托虹膜图谱知识对提取出的病理特征进行逐一诊断,形成病理报表。研究内容覆涵以下三个方面:(1)图像的预处理。图像处理是图像分析的基石,图像处理的质量直接决定特征提取的成功率。图像去噪和增强,自动阈值,二值化是该部分的主题。(2)图像特征的提取。虹膜包含六大病理特征:线条、颜色、密度、斑块、裂缝、坑洞。在实验室现有的基础上,本文主要完成密度、斑块、裂缝、坑洞病理特征的提取:基于分形计盒维数方法的密度特征提取;基于K-S距离模型的斑块特征提取;基于几何模型的裂缝特征提取;基于反补方法的坑洞特征提取。(3)病理特征的诊断。对虹膜图谱的覆盖加以改进;在虹膜图谱的基础上,将线条,裂缝,斑块,坑洞等特征映射到对应的图谱区域;提取区域相关信息,提供计算机诊断报告。