随机hough变换的matlab实现，源码解释很清楚随机hough变换的matlab实现，源码解释很清楚

hough变换源代码，vc可运行，附原图像和处理后图像。

题目：基于霍夫变换的形状检测算法研究与实现 要求： 霍夫变换在几何特征检测中有着特殊的性能，它将检测目标从目标空间转换到参数空间， 避免了目标空间检测时的目标分类、目标编码等复杂运算，使得被测参数的测量变得简 单易行。本课题要求深入研究霍夫变换的原理，分析应用霍夫变换直线等简单形状的原理， 并对其进行推广，用于检测圆、椭圆、或实际图像中的直线形状等目标。 ================================ 设计 ================================ 1、输入一张图片（bmp），显示其形状 2、检测是否是直线（或其他的图形）；如果是，就将其显示出来 ================================ 分析 ================================ 1、计算机视觉中经常需要识别或者定位某些几何图形，比如直线、圆等。 2、图像空间中的一条线对应Hough空间中的一个点。 3、本软件就是采用MyEclipse为开发环境，主要讲述了霍夫变换的基本原理和实现方法，实现基于霍夫变换的图像文件(bmp)文件格式下简单图形的识别，主要是对直线和圆的识别。

人眼定位是人脸识别的重要步骤，本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法。首先，通过两次积分投影进行人眼粗定位，对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘，然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置。实验结果表明，该算法与已有算法相比，具有更为快速和精确的定位效果，并且对头部偏转具有较强的鲁棒性。

写了一些关于图像hough变换人眼虹膜的例子，程序含有说明解释，适合初学者。

虹膜是位于瞳孔和巩膜之间，可以用其对人进行身份鉴定。本文利用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来，对虹膜识别进行的预处理步骤。里面含有可运行的matlab程序。

检测圆的霍夫变换matlab代码，非常有用，具体怎么用就不说了

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界，是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法，但对原始图像质量要求高，算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性，结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔，结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点，通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界；在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换，定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高，可用于实际虹膜识别的预处理过程中。

结合Hough变换与改进最小二乘法的直线检测

掩膜提取matlab代码虹膜 虹膜识别算法Daugman算法与Hough变换与Matlab的比较。 描述： 虹膜是可以执行高置信度识别的最重要的生物识别方法之一。 虹膜包含丰富且随机的信息。 大多数商业虹膜识别系统都使用Daugman算法。 本项目中使用的算法来自开放源代码，并稍加修改，如果您想使用源代码，请先检查LICENSE！ 道格曼算法： 其中I（x，y）是眼睛图像，r是在图像（x，y）上搜索的半径，G（r）是高斯平滑函数。 该算法从瞳Kong开始搜索，以检测最大像素值（偏导数）的变化。 霍夫变换： 霍夫变换是一种用于图像分析，计算机视觉和数字图像处理的特征提取技术。 其中（xi，yi）是中心坐标，r是半径。 通常，眼睛将由瞳Kong和角膜缘的两个圆圈（虹膜区域）以及上下眼睑的两个抛物线建模 它开始从水平方向检测眼睑，然后从垂直方向检测瞳Kong和虹膜边界。 标准化和功能编码： 从圆到长方形块通过使用1D Log-Gabor滤波器。 为了提取9600位虹膜代码，上下眼睑将被处理成9600位编码的蒙版。 匹配： 汉明距离（HD）： Q和R是要比较的主题，包含20x480 = 960