虹膜图像预处理
虹膜图像预处理是指从实际获取的图像中分割出虹膜区域的过程。在对虹膜纹理特征进行提取之前，需要将虹膜区域从图像中分割出来。其分割准确与否直接影响到后面的特征提取及匹配精度，即如果分割不准确，则虹膜识别效果就差，很可能造成误判，使识别算法失效。
Canny 算法是边缘检测算子，用于定位虹膜内外边界、分割上下眼睑，采用阀值法剔除睫毛。Canny 算法优良的边缘检测性能及虹膜边界的特点，使其在虹膜图像预处理中发挥着重要作用。
虹膜内外边界的定位是虹膜图像预处理的关键步骤。虹膜的内边界即内边缘与瞳孔相交接的部分，外边界即外边缘与巩膜相交接的部分，均近似为圆形。因此，定位虹膜内外边界就是要确定这两个拟合圆的圆心和半径。
Canny 算子和 Hough 变换的基本原理是将图像中的边缘检测出来，并将其转换为霍夫空间中的参数空间。Canny 算子首先用二维高斯函数的一阶导数，对图像进行平滑，然后计算梯度的幅值和方向，接着进行非极大值抑制，最后对梯度幅值进行双阈值化。
Canny 算法的优点是定位精度高、单一边缘和检测效果好等优点。其主要步骤包括平滑图像、计算梯度的幅值和方向、非极大值抑制和双阈值化等。
在 Canny 算法中，平滑图像是将图像进行高斯平滑，以减少噪声的影响。计算梯度的幅值和方向是为了检测图像中的边缘。非极大值抑制是为了精确定位边缘，而双阈值化是为了确定边缘的强度。
Hough 变换是将图像中的边缘检测出来，并将其转换为霍夫空间中的参数空间。Hough 变换的基本原理是将图像中的边缘检测出来，并将其转换为霍夫空间中的参数空间。其主要步骤包括图像平滑、梯度计算、非极大值抑制和霍夫变换等。
Canny 算法和 Hough 变换是虹膜图像预处理中的重要步骤。Canny 算法用于检测图像中的边缘，而 Hough 变换用于将边缘检测出来，并将其转换为霍夫空间中的参数空间。两者的结合使用使得虹膜图像预处理更加准确和可靠。
在虹膜图像预处理中，Canny 算法和 Hough 变换的结合使用可以提高虹膜识别的准确性和可靠性。Canny 算法可以检测图像中的边缘，而 Hough 变换可以将边缘检测出来，并将其转换为霍夫空间中的参数空间。这样可以更好地定位虹膜的内外边界，并提高虹膜识别的准确性和可靠性。
因此，Canny 算法和 Hough 变换是虹膜图像预处理中的重要工具，可以提高虹膜识别的准确性和可靠性。
