基于Hough变换的虹膜自动分割的matlab代码

资 源 简 介

基于Hough变换的虹膜自动分割的matlab代码

详 情 说 明

虹膜分割是生物特征识别中的关键预处理步骤，Hough变换因其对噪声和局部遮挡的鲁棒性，成为虹膜边界检测的经典方法。在Matlab中实现这一过程主要分为三个核心环节：

预处理阶段首先对眼部图像进行灰度化和滤波降噪处理。常用的中值滤波器能有效消除睫毛等细小结构的干扰，而直方图均衡化可增强虹膜与巩膜的对比度。

Hough变换检测环节通过边缘检测算子（如Canny）提取虹膜边界候选点，然后利用圆检测算法定位虹膜内外边界。针对瞳孔的强对比度特征，可先检测内边界作为外边界检测的参考圆心，这种级联检测策略能显著提高计算效率。

后处理阶段主要解决可能的误检问题，包括：通过瞳孔-虹膜的生理比例约束排除异常结果，采用形态学操作修复边缘间断，以及基于梯度方向验证边界点的有效性。最终的输出应包含精确的虹膜内外边界坐标参数。

该方法在CASIA等标准虹膜库上能达到约95%的分割准确率，其性能瓶颈主要在于复杂光照条件下的边缘检测稳定性。后续优化方向可考虑引入主动轮廓模型进行边界精细调整。