基于MATLAB的虹膜外圆边界跟踪定位系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了生物特征识别中的虹膜外圆定位功能，通过边界跟踪算法从眼部图像中精准提取虹膜外圆轮廓，为虹膜识别系统提供可靠的定位基础。

详 情 说 明

基于边界跟踪的虹膜外圆定位系统

项目介绍

本项目是一个专注于生物特征识别系统中虹膜定位环节的计算机视觉系统。系统核心功能是通过边界跟踪技术实现虹膜外圆的精确定位，能够从输入的眼部图像中自动识别虹膜区域，确定外圆边界轮廓。该系统包含完整的图像预处理、边界检测、边缘连接和轮廓追踪流程模块，具有良好的鲁棒性，可适应不同光照条件和图像质量的虹膜图像处理需求。

功能特性

• 高精度定位: 采用Canny边缘检测结合边界跟踪算法，实现虹膜外圆的精确边界提取
• 多算法支持: 集成八连通/四连通边界追踪策略，支持最小二乘法或霍夫变换圆形拟合
• 灵活的参数配置: 支持自定义边缘检测阈值、跟踪起始点和最小轮廓长度等参数
• 多格式输入支持: 兼容JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 完整输出结果: 提供标注图像、几何参数、边界点坐标和处理日志等多维度输出

使用方法

1. 准备输入图像: 确保输入图像为眼部灰度图像，推荐分辨率不低于640×480像素
2. 设置参数（可选）:

- 边缘检测阈值: 控制边缘检测的敏感度 - 跟踪起始点坐标: 手动指定边界跟踪起始位置 - 最小轮廓长度阈值: 过滤无效轮廓片段

1. 运行系统: 执行主程序开始虹膜外圆定位处理
2. 获取输出结果:

- 标注外圆边界的结果图像 - 外圆几何参数（圆心坐标和半径） - 边界点坐标集合 - 处理日志文件（包含处理状态和置信度评分）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 运行环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议: 至少4GB RAM
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像输入到结果输出的完整功能链。具体包括图像读取与预处理模块、边缘检测算法执行、边界跟踪操作实施、圆形拟合计算以及结果可视化与数据导出等关键环节。该文件承担了系统各功能模块的协调调度任务，确保虹膜外圆定位过程的顺畅执行。