虹膜识别（一）--基于几何特征确定中心点

该篇介绍如何对一个虹膜眼睛中心进行定位识别，这里以我做的一种方法写一下，当然还有很多其他更好的方法，仅做参考下。

正常情况下，一副拍好的虹膜图像如下所示（当然有的可能不一样，大概相同）：

 

从图上可以看出，要想定位出图中眼睛的中心还有一些问题，研究方法也有很多种，我采用的是基于人眼特征和基于棱阔的hough变换检测来做的。简单来说，根据图的特征，我们会发现人眼虹膜图的灰度值呈现一定的变化，了解图像的知道，在分辨率为256时，黑色灰度值为0，白色灰度值为256，图像也是这样一系列的灰度值组成的，现在我们通过matlab导入这个图像，把图像的每一横和列的所有灰度值相加，最后画出这个灰度变化图如下：

 

通过这种灰度和的图像，我们很容易找到虹膜眼睛的圆心即为两幅图的最低点，找出最低点对应的坐标值就是圆心所在位置，这幅图像圆心大概就在（340,290）。

如图中亮点所示：

 

这里有一些问题，不同的图像这两个图差别很大，而且直接用原图来进行这种操作产生的误差会很大，为什么会很大了？主要是一些噪声的影响（主要包括眼睫毛（影响最大），灯光产生的白色亮点等等），为了更好的消除它们的影响，在开始就先进行一次滤波嘈杂，比如说用中值滤波法：img = medfilt2(img,[x y],'symmetric');这样得到的图如下：

 

在对上面这个图进行上述的横向纵向灰度值累加：num_x = sum(img);num_y = sum(img');最后画出这两个：figure,plot(num_x); figure,plot(num_y);就是上面显示的图了。至于如何从上面的那个坐标图找出最小值就很简单了，这里附下我的方法：

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1. function findmin = find_min(Sum)  
2. %------------------------------输入参数-----------------------------  
3. %    区域搜索找到可以搜索的中心  
4. %     sum  =1*num矩阵  
5. %          返回findmin =  num1，像素和和最小值            
6.              
7. %-------------------------------------------------------------------  
8. ss = size(Sum);  
9. num = ss(2);  
10. i=1;  
11. while Sum(i+5) > Sum(i)  
12.     i = i+1 ;   
13.     if i > num  
14.     end     
15. end  
16. num_max1 = i;  
17. j = num;  
18. while Sum(j-5) > Sum(j)  
19.     j = j-1;  
20.     if j<1   
21.     end  
22. end  
23. num_max2 = j;  
24. sum1 = num_max1;  
25. num_min = num_max1 ;   
26. for k = num_max1:num_max2  
27.     if Sum(k) < Sum(sum1)  
28.         sum1 = k;  
29.         num_min = k;  
30.     end  
31. end  
32. findmin = num_min;