[发明专利]一种瞳孔定位方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及视觉跟踪技术领域，具体涉及一种能够快速准确地实现瞳孔中心定位的瞳孔定位方法及系统。

背景技术

探索自然和谐的人机关系已成为计算机研究的一个重要领域，自然、高效、智能化的人机交互界面是当今计算机发展的重要趋势。人机交互领域中，眼睛作为重要的信息交互通道，而视线反应人的注意方向，因而将视线应用于人机交互领域具有其自然性、直接性和交互性等特点，备受人们的关注。目前，视线跟踪技术逐渐成熟，应用也越来越广泛。主要用于图形/广告研究、动态分析、场景研究和人机交互等各种领域，另外在智能计算机、智能家电、虚拟现实和游戏等领域也有很好的应用前景。

瞳孔定位作为视线跟踪中的一个重要研究课题，其准确性和有效性直接影响整个视线跟踪系统的优劣。目前，对瞳孔定位的研究方法很多，大多数方法是基于对圆的检测，主要考虑到瞳孔的几何特性，常将其看作一个圆或椭圆。常用的方法包括Hough变换和椭圆拟合的方法，就其本质而言，Hough变换和椭圆拟合都是利用图像的边缘信息作为基础来获得瞳孔的位置和大小。Hough变换的方法是通过参数搜索确定一个圆，而椭圆拟合主要是通过最小二乘法或其它方法来进行椭圆的拟合。Hough变换和椭圆拟合的方法首先都需要对眼部灰度图像进行二值化，然后对二值图像进行边缘信息的提取，就其边缘信息实现定位。然而在求取二值图像时，阈值的选取成为困难，尤其在红外光照下阈值的选取更是不易。

目前，国内外研究了多种关于瞳孔定位的方法，例如通过Hough变换的投票机制在参数空间寻求最优值，利用Hough变换拟合椭圆的算法来定位椭圆，利用Sobel算子结合Hough圆检测的方法来定位瞳孔，以及基于强边缘和弱边缘的情况下采用Hough变换检测圆的方法定位瞳孔。这些方法虽然取得了一定的准确性，但是采用固定阈值的方法无疑增加了方法的局限性，通用性较差，且Hough找圆的方法遍布整幅图像，盲目搜索，同时该方法复杂度大、资源需求大，运算时间长。正是由于这些方法的不足，因此都无法快速而准确地实现瞳孔中心的定位。

发明内容

为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种瞳孔定位方法及系统，能够快速准确地对瞳孔进行定位。

为了实现本发明的上述目的，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种瞳孔定位方法，包括如下步骤：

S1：获取眼部图像；

S2：对所述眼部图像进行预处理，增加所述眼部图像的整体亮度，以及滤除所述眼部图像的噪声；

S3：统计所述眼部图像的所有像素点的最大类间方差；

S4：根据所述最大类间方差，计算所述眼部图像二值化的最佳阈值，实现眼部图像二值化处理；

S5：提取瞳孔边缘信息；

S6：确定瞳孔中心及半径。

本发明的瞳孔定位方法能够快速准确地对瞳孔进行定位，即使在眼睛图像模糊的情况下，也能将瞳孔的中心快速定位出来。

在本发明的一种优选实施例中，在对所述眼部图像进行预处理的步骤中，增加所述眼部图像的整体亮度的方法为：

S21：将所述眼部图像转化为对应的直方图；

S22：根据所述直方图统计出所述眼部图像中所有像素点的灰度值；

S23：确定像素灰度值的基准，将所述眼部图像的像素点的灰度值依据所述基准进行光线补偿。

本发明通过增加眼部图像的整体亮度，对于一些模糊像素点或者模糊图像也能够快速准确地进行通孔定位，提高了准确性。

在本发明的另一种优选实施例中，所述确定像素灰度值的基准的方法为：选择所有像素点中5%-10%的像素点的灰度值的平均值作为基准。

本发明选择所有像素点中的部分像素点的灰度值的平均值作为基准，选取的比例可以根据实际需要调整，提高了方法的灵活性。

在本发明的一种优选实施例中，在对所述眼部图像进行预处理的步骤中，采用二维的中值滤波器滤除所述眼部图像的噪声。

本发明采用中值滤波和光线补偿的预处理方法，具有对模糊的、偏暗的、由噪声的眼部图像进行提升亮度和滤除噪声的能力，提高了瞳孔定位的准确性。

在本发明的一种优选实施例中，所述步骤S3中统计所述眼部图像的所有像素点的最大类间方差的方法为：

S31：得到所述眼部图像的直方图；

S32：在所述直方图中确定所述眼部图像中像素数目为零的像素灰度值；

S33：确定所述眼部图像中像素数目不为零的像素灰度值，计算所述像素数目不为零的像素灰度值的最大类间方差。