基于 MATLAB 的 Hough 变换进行人眼虹膜定位

基于 MATLAB 的 Hough 变换进行人眼虹膜定位

人眼虹膜作为个体识别的一种可靠手段，近年来受到了广泛关注。而在实际应用中，如何准确、高效地对人眼虹膜进行定位是一个关键问题。本文介绍了基于 MATLAB 的 Hough 变换算法，用于进行人眼虹膜的精确定位和提取。

Hough 变换是一种图像处理方法，用于检测基于数学构造的形状（如直线、圆等）在图像中的存在和位置。它可以通过对每个像素进行计算，将图像中的局部特征转化为全局信息，从而实现对形状的检测和提取。在人眼虹膜定位中，我们可以利用 Hough 变换来检测圆形特征，并对其进行位置和大小的确定。

下面，我们将详细介绍基于 MATLAB 的 Hough 变换算法，在经典的 Daugman 算法的基础上，实现对人眼虹膜的定位和提取。

1. 图像预处理

首先，我们需要对原始图像进行预处理，以便进行后续的操作。主要包括以下几个步骤：

1.1 灰度化

由于人眼虹膜图像可能存在较大的光照变化，因此我们首先需要将其转化为灰度图像。可以使用 MATLAB 中的 rgb2gray 函数实现：

I = imread('eye.jpg')