近年来，疯牛病、口蹄疫以及甲型H1N1流感等等大型饲养动物管理问题引发的危机，不仅对人类的生命和财产安全产生重大威胁，并严重影响到世界经济贸易和物种的引进输出。虹膜识别方式作为一种新型高科技生物特征识别技术，将其应用于大型饲养动物追溯体系中，则可以实现大型饲养动物（牛、猪、马等）的个体跟踪和溯源，实现肉类食品的跟踪管理。因此，研究大型饲养动物虹膜识别算法，尤其是其前期的预处理算法，对大型饲养动物的管理进行改进和完善，对于保护人类及动物的生命健康和经济的稳定发展有积极的现实作用。　　 因此，围绕大型饲养动物虹膜预处理的相关算法，本文重点研究了如下三部分内容：　　 (1)分别采用选择式模板平滑方法和方向模板匹配法对虹膜图像进行平滑处理和锐化处理，去除或降低虹膜图像中噪声的干扰，增强虹膜图像的边缘，为大型饲养动物虹膜定位减少噪声干扰。　　 (2)借鉴人眼虹膜定位的相关技术，结合大型饲养动物的虹膜图像特性，以牛眼为例，对其虹膜定位算法进行了研究，采用最小方差主动轮廓线模型方法对牛眼虹膜图像内边界进行粗定位，确定虹膜内边界圆的参数；然后采用气球力主动轮廓线模型粗定位外边界曲线，鉴于牛眼虹膜图像外边缘的类椭圆特性，对外边界进行最小二乘椭圆拟合，从而实现虹膜外边界的精确定位，为后续的虹膜图像归一化提供了精确的边界轮廓。　　 (3)在学习人眼虹膜图像归一化算法的经验和技术的基础上，结合牛眼虹膜图像的特性，采用两种方法对牛眼虹膜图像进行归一化处理。首先采用基于线段提取的方法对牛眼虹膜进行归一化，对于内边界圆心和外边界椭圆中心偏差极小的情况下能够取得较好的归一化效果；其次，针对虹膜图像采集过程中出现的形变和偏移等干扰因素，本文分别设计相应的归一化校正模型，对牛眼虹膜图像进行归一化处理。分别对两种方法进行大量实验验证分析后发现，后者更适用于牛眼虹膜图像的归一化处理，与前者相比，具有更好的归一化效果。　　 在现有的研究成果中，大型饲养动物虹膜预处理算法鲜有涉及，尚处于研究的萌芽阶段，其预处理算法主要是借鉴相对成熟的人眼虹膜预处理算法。针对目前日益增多的肉食品安全事件以及稀有物种的引进输出频繁，研究大型饲养动物虹膜预处理算法和相关技术对于保护人民生命和财产安全，加强物种保护，增强我国国际地位，具有重要的理论和现实意义。