基于MATLAB的虹膜识别系统：Canny边缘检测与Hough变换实现

资 源 简 介

本MATLAB项目利用Canny边缘检测和Hough变换精确定位虹膜区域，通过图像归一化与haar小波变换提取纹理特征，采用海明距离进行高效虹膜匹配，实现高精度生物特征识别。

详 情 说 明

基于Canny与Hough变换的虹膜特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一套高效准确的虹膜生物特征识别系统。系统通过Canny边缘检测与Hough变换精确定位并分割虹膜区域，对分割后的虹膜图像进行归一化处理，利用haar小波变换提取虹膜纹理特征，最后采用海明距离进行虹膜匹配识别，完成生物特征的快速比对与验证。

功能特性

• 虹膜定位与分割：结合Canny边缘检测与Hough变换，精确分离虹膜区域
• 图像归一化处理：将不规则虹膜图像转换为固定尺寸的标准化图像
• 特征提取：采用haar小波变换提取具有辨识度的虹膜纹理特征向量
• 高效匹配识别：基于海明距离计算相似度，实现快速准确的虹膜识别
• 完整流程集成：从原始图像输入到识别结果输出的端到端解决方案

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备待识别的虹膜灰度图像（推荐分辨率640×480像素以上） - 配置参考虹膜特征数据库（包含已注册的虹膜特征数据）

1. 运行识别系统：

- 执行主程序启动虹膜识别流程 - 系统将自动完成定位、分割、归一化、特征提取和匹配识别

1. 获取输出结果：

- 分离后的虹膜区域图像 - 归一化后的虹膜图像 - 虹膜特征向量（haar小波系数） - 识别匹配结果（成功/失败状态及相似度分值）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持灰度图像处理的兼容环境
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件整合了虹膜识别的完整技术流程，实现了从图像预处理到最终匹配决策的全链路功能。具体包含虹膜区域的自动定位与精确分割、环形虹膜图像的几何归一化处理、基于小波分析的纹理特征提取以及特征向量的相似度计算与识别决策等核心能力。