基于MATLAB的二值化虹膜瞳孔分割系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现对眼部图像中虹膜和瞳孔的精确分割，采用图像预处理、二值化、形态学操作与区域分析技术，能有效应对不同光照条件，提取目标区域，为生物识别应用提供支持。

详 情 说 明

基于二值化方法的虹膜瞳孔分割系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的虹膜眼部分割系统，专门用于从眼部图像中精确分割出虹膜和瞳孔区域。系统通过图像预处理、二值化处理、形态学操作和区域分析等技术，能够有效识别并分离虹膜瞳孔区域。项目特别针对不同光照条件和图像质量进行了优化，适用于学术研究场景。

功能特性

• 精确分割: 采用先进的二值化方法和形态学处理技术，实现虹膜和瞳孔区域的精确分割
• 适应性优化: 针对不同光照条件和图像质量进行专门优化，提升分割稳定性
• 多参数支持: 支持可选的图像预处理参数和二值化阈值参数配置
• 全面输出: 提供分割结果图像、区域统计信息和分割质量评估等多种输出形式
• 可视化展示: 生成原始图像与分割结果的对比图，便于结果分析

使用方法

输入要求

1. 眼部彩色图像: 支持JPEG/PNG格式，建议分辨率为640x480以上
2. 可选预处理参数: 包括对比度增强系数、高斯滤波参数等
3. 二值化阈值参数: 可选择自动计算或手动设置阈值

输出结果

1. 分割结果图像: 包含原始图像、二值化图像和分割效果叠加图像
2. 区域统计信息: 包含虹膜和瞳孔的面积、周长、圆心坐标等几何特征
3. 分割质量评估: 包括分割精度、召回率等量化指标
4. 可视化对比图: 原始图像与分割结果的对比展示

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少1GB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，主要包括图像读取与预处理、二值化分割处理、形态学优化操作、区域特征分析统计、分割结果质量评估以及多种可视化输出生成等功能模块。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的顺序执行，确保从原始图像输入到最终结果输出的完整处理链路顺畅运行。