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虹膜识别系统中,拍摄图像的质量好坏对于能否正确识别目标对象是至关重要的,但至今未有统一的、完善的质量评估标准.本文在对现有虹膜图像质量评估算法分析的基础上,提出了改进的、全面的评估方法,包括4个步骤:利用瞳孔灰度特征快速判断图像中有无虹膜;计算瞳孔缩放程度;利用虹膜灰度特征计算有效像素比,以此确定虹膜可用部分的大小;利用虹膜纹理径向分布的特征,提取3段圆弧计算其灰度梯度和来确定清晰度.通过实验证明,该方法有效可行,且实现了对虹膜图像进行实时质量评估的要求。