“Daugman”的版本间的差异
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| + | 1. 椭圆检测 | ||
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| + | 采用sobel算法计算每个像素的梯度值(Gx,Gy) | ||
| + | 沿半径方向计算梯度并叠加圆周 | ||
| + | 3. 数据预处理 | ||
| + | 采用高于平均值数据取平均值，反复多次，消除异常干扰因素， | ||
| + | 4. 瞳孔中心粗定位 | ||
| + | 二值化 | ||
| + | 膨胀和腐蚀操作 | ||
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| + | 主要问题： | ||
| + | 1. 鲁棒性 | ||
| + | 2. 其它方法粗定位，再精细定位，可以增强鲁棒性 | ||
2025年2月18日 (二) 03:02的最新版本
Daugman算法改良
1. 椭圆检测 改进算法，可以检测椭圆形态 2. 方向梯度 采用sobel算法计算每个像素的梯度值(Gx,Gy) 沿半径方向计算梯度并叠加圆周 3. 数据预处理 采用高于平均值数据取平均值，反复多次，消除异常干扰因素， 4. 瞳孔中心粗定位 二值化 膨胀和腐蚀操作
主要问题： 1. 鲁棒性 2. 其它方法粗定位，再精细定位，可以增强鲁棒性
