能够提取图片边缘特征的网络是

卷积层。卷积层是能够提取出边缘特征的网络，卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

虹膜外边界的里面就是虹膜吗？虹膜还有内边界？我觉得你努力的方向应该是在灰度图中处理下，将灰度图分割好，至少要把虹膜外边界两边分出来，两边灰度肯定不一样，你肯定有办法。然后将边缘图跟灰度处理结果结合起来处理。

以上实际上我是按照将区域生长和边缘检测结合的思想给你的建议，我的论文就是这个，我认为是可以分出来的。

1、首先引入中值滤波，降低图像细节，便于图像整体边缘的提取。

2、其次根据图像的大小设置中值滤波系数，初步具备处理不同的兼容能力。

3、最后引入连通域判断，对占图像面积较小的边缘，判定为细节，进行弱化处理，位于边缘的内容即可提取连通域。

clear all; close all; I=imread('ricepng'); I=im2double(I); J=imnoise(I, 'gaussian', 0, 001); [K, thresh]=edge(J, 'canny'); figure; subplot(121); imshow(J); subplot(122); imshow(K);

图像边缘处理提取，这个能实现的软件可多的去了。NI VISION、VBAI、视觉助手，这NI的三款软件都能搞定；HALCON也能搞定；Vision Pro也能搞定；OPENCV也能搞定。最基本的函数，是一款图像处理软件，都能搞定这个。

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