基于Hough变换开发的快速圆检测方法

资 源 简 介

基于Hough变换开发的快速圆检测方法

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的图像处理技术，特别适用于在噪声图像中检测几何形状。在虹膜识别系统中，快速准确地定位虹膜的内外边缘是一个关键步骤。本文介绍基于Hough变换开发的圆检测方法，可有效应用于虹膜图像的边缘定位。

该方法首先对采集到的眼部图像进行预处理。通过高斯滤波消除噪声干扰，然后使用Canny算子提取边缘特征。预处理后的图像将保留虹膜区域的显著边缘信息，为后续的圆检测做准备。

传统的Hough圆检测需要对三维参数空间进行投票计算，计算复杂度较高。改进方法采用了梯度方向信息来缩小参数搜索范围，显著提高了检测效率。对于虹膜内外边缘的检测，我们设置了不同的半径约束条件，内边缘的半径范围通常较小，而外边缘的半径范围相对较大。

在MATLAB实现中，该方法可以并行处理多个候选圆，通过设定合适的阈值来筛选最优的圆参数。对于虹膜图像，系统会优先选择对比度明显、连续性好的圆作为最终结果。实验表明，这种基于Hough变换的改进方法在保持精度的同时，大幅提升了检测速度。

该方法不仅适用于虹膜识别，也可以推广到其他需要圆检测的应用场景，如工业零件检测、医学图像分析等领域。通过调整参数设置，可以适应不同分辨率和质量的图像。