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% findcircle - 使用Hough变换和Canny算子边缘检测返回图像中一个圆的坐标值来建立边界图 
% 使用 ： 
% [row, col, r] = findcircle(image,lradius,uradius,scaling, sigma, hithres, lowthres, vert, horz) 
% 
% 参数： 
%	image		    - 将要检测圆的图像 
%	lradius		    - 检测最小半径 
%	uradius		    - 检测最大半径 
%	scaling		    - 加速Hough变换的放缩因子 
%	sigma		    - 用于创建边界图的高斯平滑因子 
%	hithres		    - 用于创建边界图的阈值 
%	lowthres	    - 用于连接边缘的阈值 
%	vert		    - 竖直边界比重(0-1) 
%	horz		    - 水平边界比重(0-1) 
%	 
% Output: 
%	circleiris	    - 虹膜边界的中心坐标与半径 
%	circlepupil	    - 瞳孔边界的中心坐标与半径 
%	imagewithnoise	- 带噪声的输出定位图像 
 
 
function [row, col, r] = findcircle(image,lradius,uradius,scaling, sigma, hithres, lowthres, vert, horz) 
 
lradsc = round(lradius*scaling); 
uradsc = round(uradius*scaling); 
rd = round(uradius*scaling - lradius*scaling); 
 
% 生成边界图 
[I2 or] = canny(image, sigma, scaling, vert, horz); 
I3 = adjgamma(I2, 1.9); 
I4 = nonmaxsup(I3, or, 1.5); 
edgeimage = hysthresh(I4, hithres, lowthres); 
 
% 执行检测圆的hough变换 
h = houghcircle(edgeimage, lradsc, uradsc); 
 
maxtotal = 0; 
 
% find the maximum in the Hough space, and hence 
% the parameters of the circle 
for i=1:rd 
     
    layer = h(:,:,i); 
    [maxlayer] = max(max(layer)); 
     
     
    if maxlayer > maxtotal 
         
        maxtotal = maxlayer; 
         
         
        r = int32((lradsc+i) / scaling); 
         
        [row,col] = ( find(layer == maxlayer) ); 
         
         
        row = int32(row(1) / scaling); % returns only first max value 
        col = int32(col(1) / scaling);     
         
    end    
     
end