虹膜图像分割

资 源 简 介

虹膜图像分割

详 情 说 明

虹膜图像分割是生物识别技术中的关键预处理步骤，其目标是从眼部图像中精准分离出虹膜区域（瞳孔与巩膜之间的环形结构）。该MATLAB实现方案通常遵循以下技术路线：

定位与粗分割 通过边缘检测或霍夫变换定位瞳孔中心，结合阈值处理初步分离虹膜区域。虹膜与瞳孔的灰度差异常被用于自适应二值化，而巩膜边界则依赖纹理差异检测。

精细化处理 采用形态学操作（如开闭运算）消除睫毛、光斑等噪声。活动轮廓模型（Active Contour）或水平集方法可优化虹膜边缘的平滑性，尤其适用于非理想光照条件下的图像。

特征增强 部分算法会通过Gabor滤波器增强虹膜纹理特征，或使用局部二值模式（LBP）编码纹理信息，为后续的模式匹配（如虹膜编码比对）奠定基础。

该过程需解决瞳孔变形、眼睑遮挡等挑战，MATLAB的图像处理工具箱（如`imfindcircles`函数）可显著简化开发。最终输出应为去除干扰的环形虹膜区域，便于特征维度统一化（如通过极坐标变换展开为矩形模板）。