到虹膜内、外圆形边界。其中Gσ(r)是高斯函数，（σ因子可以控制算子对边缘梯度的敏感程度）；I（x,y）是坐标为（x,y）的象素点的灰度值。先将瞳孔和虹膜之间的显著边界检测出来，同时找到虹膜的中心坐标；然后在较小的范围内利用该算子寻找虹膜和巩膜的边界。

图像质量评价基于图像局部（虹膜部分）的频率梯度信息。在虹膜区域内，清晰的虹膜应该具有复杂纹理特征，因而图像中含有高频信息；同时虹膜基质内的血管和色素与周围组织的颜色存在差异，在图像中形成了较大的灰度梯度。当虹膜部分梯度最大，频率最高成了较大的灰度梯度。当虹膜部分梯率最大，频率最高的时候，即是对焦最准确的时候。实际上，由于纹理特征分布在整个虹膜环形区域，因此采用这个区域内的平均对比度作为成像清晰的判据。计算每个象素附近对比度所用的算子Δ为：

Δ=|Ii,j-Ii-1,j|+|Ii,j-Ii+1,j|+Ii,j-Ii,j-1|+|Ii,j-Ii,j+1|

式中，Ii,j是坐标为

（i,j）的象素点的灰度值，Ii-1，j、Ii+1，j、Ii,j-1和Ii,j+1为象素点（i,j）的邻近象素点的灰度值（见图3）。

自动调焦程序流程如图4所示。

4 实验

采用敏通1132C型CCD摄像头作为摄像设备，Boser BS602图像采集卡作数字图像采集，利用红外发光二极管阵列照明，PIII800计算机作为系统控制中心，按照上述基于图象处理的方法进行自动调焦，当虹膜成像清晰时自动拍摄。实验所撷取的虹膜图像照片如图5所示，进行图像增强后如图6所示。

从采集到的是膜图像来看，在红外光照明下，虹膜部分成像清晰。瞳孔轮廓显著，虹膜部分有较高的对比度，纹理特征丰富明显，说明自动调焦比较精确，能够满足虹膜图像采集的要求。

本文介绍了一种基于图像处理的自动调焦方法，并应用该原理设计了一种虹膜图像自动采集系统。采用红外照明，计算机在控制摄像物镜移动的过程中不断采集人眼图像，对每幅图像首先定位虹膜区域，并根据该区域的对比度判断虹膜是否成像清晰，进行自动调焦，撷取最终用于识别的图像。通过实验证明，自动调焦比较精确，采集到的虹膜图像具有较高的对比度、纹理特征丰富明显，符合后续处理和使用的要求。并且调焦机构相对简单，整个系统控制易于实现。

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