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通过Daugman积分微分算子对虹膜进行分割：该程序接受人眼虹膜图像作为输入，并利用虹膜定位技术提取虹膜和瞳孔。

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简介：
该 M 文件集利用人类虹膜的近距离图像作为输入，并生成包含对瞳孔和虹膜边界进行圆圈覆盖的原始图像作为输出结果。 此外，该程序在变量 ci 和 cp 中分别返回这两个边界对应的中心点以及半径坐标信息。 关于函数的使用规范及相关事项，详细说明请参考配套的 .txt 文件。 请务必确认所有函数均位于搜索路径之中，以保证代码的正常运行。 值得遗憾的是，由于我于 2007 年撰写此文章，目前缺乏维护时间来提供持续的支持。 然而，如果您认为此资源对您有所帮助，您可以自由地对其进行扩展和再利用。

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  • 基于Daugman积分微分算子的虹膜分割方法：利用Matlab实现人眼虹膜图像处理及定位
    优质
    本研究提出了一种基于Daugman积分微分算子的新型虹膜分割算法，并使用MATLAB实现了该算法，有效提升了人眼虹膜图像的处理和定位精度。 该 M 文件集合接收人类虹膜的特写图像作为输入，并返回原始图像，其中叠加了对应于瞳孔和虹膜边界的圆圈。此外，它还在变量 ci 和 cp 中返回两个边界中心及半径坐标的信息。关于如何使用函数的具体说明包含在 .txt 文件中。所有相关函数都必须位于搜索路径上才能正常运行。 由于我是在2007年编写了这些文件，并且现在没有时间对其进行支持，如果您觉得这对您有帮助的话，您可以自由地扩展和重用它们。
     
  • 使用PyTorch和U2Net进行眼球虹膜及瞳孔分割
    优质
    本研究采用PyTorch框架下的U2Net模型，专注于高效准确地实现眼球中虹膜与瞳孔区域的自动分割。通过深度学习技术优化眼部特征识别，为生物认证等领域提供精确的数据支持。 资源包含235张训练用数据，已标注眼球、虹膜和瞳仁的位置，并提供了u2net和u2netp的预训练模型。安装依赖后可以直接运行脚本获取生成的结果。如果有不明白的地方，请参考个人博客中的使用指南。如果在获取资源后无法执行，请联系我寻求帮助。
     
  • MATLAB虹膜和瞳孔检测
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    本项目采用MATLAB软件实现虹膜与瞳孔的自动检测技术，结合图像处理算法识别眼部特征，为生物认证提供高效准确的数据支持。 利用MATLAB进行虹膜检测，包括处理噪声区域的inpainting。
     
  • MATLAB虹膜与瞳孔识别
    优质
    本项目利用MATLAB平台开发虹膜和瞳孔识别系统，结合图像处理技术，实现高精度生物特征识别，适用于安全认证、用户身份验证等领域。 在使用MATLAB进行瞳孔虹膜识别时，可以通过区域生长函数regiongrowing来提取感兴趣区域，并利用LM椭圆拟合算法计算出半径。这种方法结合了图像处理中的两种重要技术，能够高效准确地完成瞳孔与虹膜的定位和尺寸测量任务。
     
  • 【虹膜识别】利用形态学技术进行虹膜检测的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的虹膜识别系统代码，采用形态学方法处理和分析虹膜图像。适合研究与学习使用。 基于形态学实现虹膜检测的MATLAB源码(zip文件)
     
  • 利用霍夫变换进行虹膜定位
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    本文介绍了一种基于霍夫变换技术的高效虹膜定位方法，该方法能够准确快速地在复杂背景下找到虹膜的位置。 利用Hough变换，在Matlab环境中结合Canny算子对图像进行边缘检测，并基于Hough变换实现虹膜定位。
     
  • 利用MATLAB进行虹膜识别
    优质
    本项目旨在探索和实现基于MATLAB平台的虹膜识别技术。通过图像处理与模式识别算法，提取并分析虹膜特征，以验证身份，具有高安全性及准确性。 这个虹膜识别程序非常完整，涵盖了边缘检测、归一化以及使用汉明矩进行特征匹配等功能。
     
  • 利用C++进行虹膜识别
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    本项目致力于探索和开发基于C++编程语言的虹膜识别技术，旨在通过高效算法实现精准的身份验证系统。 通过动态轮廓模型进行虹膜内边缘检测及模式匹配。
     
  • 基于霍夫变换的人眼虹膜定位技术
    优质
    本研究提出了一种利用霍夫变换实现人眼虹膜精准定位的技术，有效提升生物识别系统的准确性和稳定性。 虹膜位于瞳孔和巩膜之间，可以用于身份鉴定。本段落采用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来，作为虹膜识别的预处理步骤，并包含可运行的Matlab程序。
     
  • 基于MATLAB的详细虹膜定位与虹膜识别系统研究
    优质
    本研究深入探讨了基于MATLAB平台的虹膜定位及识别技术，开发了一套详细的虹膜特征提取和模式识别系统，旨在提高生物认证的安全性和准确性。 虹膜识别是一种高级生物识别技术，它利用人眼虹膜的独特纹理进行个人身份验证，并具有高精度和安全性。本项目旨在基于MATLAB实现一个虹膜识别系统，深入研究虹膜定位及其识别过程。虹膜定位是整个过程中至关重要的第一步，涉及在人眼图像中准确找到虹膜的边界，包括内环（即瞳孔边缘）与外环（角膜和巩膜交界处）。作为强大的数学和图像处理工具，MATLAB提供了丰富的函数库来支持这一任务。 首先，在预处理阶段使用诸如`imgaussfilt`(高斯滤波) 和 `imadjust`(对比度调整)等函数去除噪声、校正光照不均以及增强对比度。接下来利用边缘检测算法（如Canny算法或Hough变换）识别图像中的边界，这些边界可能是虹膜和瞳孔的轮廓。 为了更精确地确定虹膜边界，在MATLAB中可以使用霍夫变换来寻找圆，因为虹膜形状近似于圆形。`imfindcircles`函数可以帮助自动检测出图像中的圆形结构，这对于定位瞳孔与虹膜边缘至关重要。 完成初步定位后，接下来的步骤是进行虹膜分割——即从背景中提取单独的虹膜区域。这一过程通常通过阈值处理、膨胀和腐蚀等形态学操作来实现，并且MATLAB提供了相应的函数如`imbinarize`, `imerode` 和 `imdilate` 来执行这些任务。 在虹膜编码阶段，将分割出的虹膜图像转化为特征向量以便于比较与匹配。常用的方法包括DAISY特征、Haralick纹理特征或Gabor滤波器等，并且MATLAB提供了计算这类特征的功能函数。 最后，在识别阶段通过比较两个虹膜特征向量之间的相似性来进行匹配，通常使用欧氏距离或汉明距离作为度量标准；如果测量的距离小于某个预设阈值，则认为两组虹膜相匹配。整个项目将包含实现上述步骤的MATLAB源代码，并且通过对这些代码的学习和理解可以掌握虹膜识别的核心技术和在生物统计领域中的应用。 该研究涉及图像处理、模式识别及生物统计等多个学科，而作为强大编程环境的MATLAB为实现在这一复杂系统中每一个环节提供了便利。通过本项目的实践不仅能深入了解虹膜识别的工作原理，还有助于提升MATLAB编程技能，并对生物识别技术有更深入的认识。