matlab中拟合中心线的代码基于广义结构张量（GST）的虹膜分割代码 该存储库是本文的原始实现，发表在（国际生物识别会议：理论，应用和系统）上。 该方法背后的理论在本文中得到了进一步扩展，发表于。 该软件接受虹膜图像作为输入，并输出输入虹膜图像的分割信息（有关更多信息，请参见下文）。 它能够处理在近红外（NIR）和可见（VW）光谱中采集的图像。 GST代码包含以下步骤（某些步骤可以停用或自定义，请阅读该代码随附的文档）： 图像下采样是为了提高速度。 这不会影响准确性，因为稍后将检测到的虹膜圆拟合到不规则的虹膜轮廓，因此可以补偿由于下采样而导致的虹膜圆检测中分辨率的任何损失。 基于不调整的对比度归一化（Matlab函数）。 这会增加图像对比度，从而在0-255范围内完全散布灰度值。 基于参考文献3中公开的方法进行镜面反射去除 根据参考文献2中发布的方法计算图像频率。这有助于将步骤5-8的内部参数自定义为输入图像。 如参考文献2所示，使用图像频率进行自适应睫毛去除。该方法基于参考文献4中公开的p秩滤镜。去除了睫毛，因为它们会形成很强的垂直边缘，从而可能误导用于眼中心估计和虹膜的滤镜步骤7

虹膜分割的实现代码，用C++和opencv实现的，资源中还包括了测试图片和方法的PPT介绍。关于该资源的介绍也可以参考我的博客文章 http://blog.csdn.net/computerme/article/details/41121711