用于虹膜图像处理过程中的定位过程

资 源 简 介

用于虹膜图像处理过程中的定位过程

详 情 说 明

虹膜定位是生物特征识别中关键的前处理步骤，其准确性直接影响后续特征提取的效果。本文介绍基于二值化和霍夫变换的经典定位方法实现原理。

首先通过自适应阈值二值化处理将虹膜图像转化为黑白二值图，突出瞳孔与虹膜的边界特征。这个步骤需要特别注意光照补偿，防止过度曝光或欠曝光导致的边缘信息丢失。

随后采用Canny边缘检测算法提取虹膜内外圆的候选边缘点。这里需要合理设置高低阈值参数，既要保留真实的虹膜边界，又要抑制眼睑、睫毛等干扰噪声。

针对虹膜具有近似圆形的几何特征，采用改进的霍夫圆变换进行检测。相较于标准霍夫变换，采用梯度方向信息约束可显著降低计算复杂度。算法会优先搜索内圆（瞳孔边界），再以瞳孔为中心限定外圆搜索范围，这种级联检测策略能有效提升定位效率。

值得注意的是，实际应用中需要处理非理想情况：如睫毛遮挡造成的边缘断裂、镜面反射形成的亮斑干扰等。通常采用鲁棒性投票机制和几何约束条件来提高定位精度。

该方法的优势在于不需要复杂的机器学习模型，计算效率较高，适合嵌入式设备部署。但面对极端光照条件或病理虹膜时，可能需要结合区域生长等补充算法。