基于主动轮廓模型的虹膜图像定位算法研究

资 源 简 介

基于主动轮廓模型的虹膜图像定位算法研究

详 情 说 明

主动轮廓模型在虹膜定位中的应用

虹膜定位是生物特征识别中的关键预处理步骤，而主动轮廓模型（Active Contour Model）凭借其优秀的边缘捕捉能力，成为解决这一问题的有效工具。这种算法通过动态曲线演化逼近虹膜边界，能够适应不同光照条件和个体差异。

核心算法原理 主动轮廓模型通过能量最小化驱动初始轮廓向目标边缘移动。在虹膜定位场景中，需结合虹膜的环形特征设计内外能量项：内部能量控制轮廓曲线的光滑度，外部能量则依赖图像梯度引导轮廓向虹膜边缘收敛。与传统边缘检测相比，这种方法对噪声和局部模糊具有更强的鲁棒性。

实现关键步骤 初始化轮廓：通常以瞳孔中心为基准生成环形初始轮廓 能量函数设计：结合虹膜区域灰度分布特点定制能量项 迭代优化：通过水平集方法实现轮廓的拓扑自适应变化 终止条件：当轮廓能量变化低于阈值或达到最大迭代次数时停止

Matlab实现要点 在Matlab中可利用偏微分方程工具箱实现曲线演化，重点在于： 使用imgradient函数预处理图像梯度场 设计各向异性扩散滤波器增强虹膜纹理 通过有限差分法求解水平集方程

该方法的优势在于能同时定位虹膜内外边界，且对部分遮挡（如眼睑干扰）具有适应性。未来改进方向包括结合机器学习预处理或引入多尺度分析策略以提升实时性。