[发明专利]一种虹膜区域定位方法

说明书

本发明公开了一种虹膜区域定位方法，所述方法包括：S1面部图像获取，S2图像预处理，S3投影积分计算，S4人眼区域定位，S5虹膜区域定位。

技术领域

本发明属于视觉定位领域，涉及一种虹膜区域定位方法。

背景技术

疲劳驾驶的主流检测方法是在驾驶人参与的情况下，对驾驶人的精神状态进行评定，最常用的是基于面部视频的疲劳检测法，该方法由经过训练的评分专家根据驾驶人的面部表情对其疲劳状态进行评估；该方法的准确率依赖于对眼睛区域的定位。受实际驾驶过程中的随机光照、驾驶人肢体动作、夜晚工况下成像模糊暗淡、墨镜工况下眼睛图像不可见等因素的影响，实现全天候、高鲁棒的眼睛区域定位依旧存在众多技术瓶颈。

夜晚工况下，驾驶室内的光照不足，弱化了面部图像中各器官之间的边界，极易受到环境光照的影响而出现偏光侧光等面部图像，由此产生非结构边缘(非人脸生理特性边缘)，严重影响到驾驶人的眼睛区域定位。

发明内容

本发明采用如下的技术方案：一种虹膜区域定位方法，所述方法包括：

S1面部图像获取，采用红外照明和红外滤光的方式获取人脸面部图像；

S2图像预处理，对摄像头捕获的人脸图像进行预处理；

S3投影积分计算，使用积分投影方法计算人脸图像的灰度变化；

S4人眼区域定位，根据人眼比例和积分计算结果定位人眼区域；

S5虹膜区域定位，在眼睛位置确定的眼睛区域图像内，根据虹膜的生理结构特性定位虹膜中心位置。

本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

本发明方案使用灰度投影积分，将人脸结构特征结合灰度投影积分，在水平和垂直两个方向上计算人眼区域的灰度变化，从而得到人眼区域定位，在眼睛位置确定的眼睛区域图像内，使用虹膜的生理结构特性定位虹膜中心位置，克服眼睛图像在不同光照条件下的成像差异。

附图说明

图1是本发明实施例的基于投影积分的虹膜区域定位方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

参照图1，本发明实施例的一种基于投影积分的虹膜区域定位方法，所述方法包括：

S1面部图像获取。采用CCD摄像机采集驾驶人的面部图像，摄像机安装在车辆仪表盘附近。针对车辆的不同，摄像机焦距分别为8mm(乘用车)与 12mm(商用车)，本实施例中采用焦距为8mm的摄像机采集人脸图像。

为了克服夜晚工况下的弱光与侧光问题，同时避免对驾驶人的正常驾驶产生干扰，采用红外照明(850nm)的方式获取面部图像；

为了实现墨镜工况下的眼睛图像可见问题，采用红外滤光的方式获取红外光波段的面部图像。本实施例选用850nm红外滤光片获取面部图像，该滤光片可以获取波长大于800nm的面部反射光。

S2，图像预处理，具体过程包括：S21图像灰度化、S22图像均衡化、S23 图像二值化、S24图像负片操作。

S11图像灰度化：相机获取的人眼图像是彩色图像，包含的信息量大，图像处理速度较慢。考虑到人机交互对实时性的要求高，对彩色图像进行灰度化处理是必须的。灰度化就是使彩色像素的R、G、B分量值相等的过程，灰度图像中的灰度值等于原彩色图像中的RGB平均值，即

Gray＝(R+G+B)/3 (1)