基于主动轮廓模型的虹膜图像定位算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用主动轮廓模型实现虹膜图像的精确分割定位，包含图像预处理、轮廓初始化及演化过程。通过MATLAB实现虹膜内外边界的自动检测，为生物特征识别提供可靠的技术支持。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型的虹膜图像定位算法

项目介绍

本项目致力于通过主动轮廓模型（Active Contour Model，亦称Snake模型）实现对虹膜图像内外边界的精确定位与分割。系统首先对输入的虹膜图像进行预处理以提升图像质量，随后利用主动轮廓模型结合能量最小化原理，通过迭代优化轮廓曲线，最终准确提取出虹膜区域。该算法对不同的光照条件与虹膜纹理变化具有良好的适应性，能够为后续的虹膜识别或生物特征分析提供可靠的区域定位基础。

功能特性

• 精确的虹膜定位：采用主动轮廓模型，能够高精度地分割虹膜的内外边界。
• 鲁棒的图像预处理：集成滤波、直方图均衡化等预处理技术，有效提升图像质量，增强算法对噪声和光照变化的鲁棒性。
• 灵活的能量函数优化：应用梯度下降法等优化算法，驱动轮廓曲线向虹膜真实边界收敛。
• 丰富的输出结果：提供二值掩模图像、边界坐标点集、可视化结果图以及算法性能评估指标。
• 可选的初始轮廓：支持用户提供初始轮廓位置，以加速收敛或处理特定情况。

使用方法

1. 准备输入图像：确保虹膜图像（JPEG、PNG、BMP等格式）清晰，分辨率建议不低于640×480像素。
2. （可选）设置初始轮廓：可根据需要提供初始轮廓的近似坐标点集。
3. 运行主程序：执行主脚本，算法将自动进行预处理、轮廓演化及结果输出。
4. 获取输出结果：程序运行结束后，可在指定输出目录查看生成的虹膜掩模、边界坐标文件、可视化图像及性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：具备足够内存以处理图像矩阵运算

文件说明

主程序文件集成了项目的核心流程，其主要功能包括：读取输入的虹膜图像数据；调用预处理模块对图像进行增强与降噪；初始化主动轮廓曲线并设置相关参数；执行轮廓演化迭代过程，通过最小化能量函数驱动轮廓贴合虹膜边界；计算并输出最终的定位结果，包括分割掩模、边界坐标以及可视化图像；同时对算法的运行效率与精度进行评估与记录。