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一个有效、柔韧的虹地点算法在一个真实的虹识别系统起一个很重要的作用。新奇、有效的虹自动地点方法在这研究被介绍。它包括主要跟随二个步骤：学生地点和虹外部边界地点。一幅数字眼睛图象在学生地点与固定尺寸被划分成许多小矩形的块，并且有最小的平均紧张的块作为一个参考区域被选择。然后，图象 binarization 被实现作为阀值拿引用区域的平均紧张。最后，学生的中心坐标和半径被在二进制虹图象扩大引用区域到学生的边界估计。在虹外部地点，眼睛图象的二本地部分被选择并且从笛卡儿的参考转变了成极的坐标。以便快速检测虹的更微