[发明专利]基于灰度形态学的睫毛快速检测方法

摘要

一种基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，包括以下步骤：(1)对原始虹膜图像进行瞳孔粗定位，根据瞳孔圆心位置和半径参数选取睫毛搜索区域；(2)使用结构元素对选取的睫毛搜索区域进行形态学闭运算操作，并计算出睫毛搜索区域闭运算操作前后的差值图像；(3)采用OTSU算法计算差值图像二值化的最优分割阈值，对差值图像中像素点进行判断，生成二值化图像，对原始虹膜图像中的睫毛像素点进行粗检测；(4)在粗检测基础上,根据睫毛像素点的灰度特征和方向特征对睫毛点进行精检测，最终将遮挡虹膜纹理的睫毛全部标记出来。该方法在取得良好睫毛检测效果的前提下大大降低了算法复杂度，减少了耗时，符合图像预处理阶段对速度和精确度的要求。

主权项

1.一种基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)确定睫毛搜索区域：首先对原始虹膜图像I中的瞳孔进行粗定位，然后根据瞳孔圆心位置和半径参数r选取瞳孔上方一矩形区域为睫毛搜索区域；

(2)睫毛搜索区域图像预处理：根据睫毛像素宽度因素和形状特征设计形态学结构元素，然后使用结构元素对选取的睫毛搜索区域进行形态学闭运算操作，并计算出其闭运算操作前后的差值图像；

(3)睫毛粗检测：采用OTSU算法计算差值图像二值化的最优分割阈值TH1，对差值图像中像素点进行判断，高于阈值TH1的像素灰度值置为1，得到睫毛区域；低于阈值TH1的像素灰度值置为0，得到非睫毛区域，从而生成二值化图像B'_a，根据二值化图像B'_a对原始虹膜图像I中的睫毛进行粗检测；

(4)睫毛精检测：在步骤(3)粗检测的基础上，根据睫毛像素点的灰度特征和方向特征对睫毛点进行精检测，最终将遮挡虹膜纹理的睫毛全部标记出来。

2.根据权利要求1所述的基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，其特征是：所述步骤(1)中瞳孔粗定位采用投影法，具体过程如下：

首先对原始虹膜图像I进行形态学开运算，得到消除瞳孔内部反光点的图像I_o，这里采用的结构元素记为se,大小为5×5矩形，即：

其中Θ分别表示腐蚀和膨胀运算，其公式如下：

I_p为图像I腐蚀操作后的图像，D_I、D_Ip、D_se分别为I、I_p、se的定义域；

得到图像I_o后，设置阈值tp对图像I_o进行二值化，低于阈值tp的像素灰度值设为0，高于阈值tp的像素灰度值设为1，从而得到二值化图像B，即：

其中I_o(x,y)表示图像I_o中点(x,y)处的像素值；I_omin(i)表示图像I_o中第i行的像素最小值，i＝1,2,……,N‑1,N；N为原始虹膜图像I像素总行数N；tp表示I_omin(i)的均值；

得到二值化图像B之后，对图像B再次进行形态学开运算，得到新的二值化图像B_o，然后通过对图像B_o垂直投影和水平投影，分别对行和列像素求和，取像素灰度和最小的行值x₀以及像素灰度和最小的列值y₀作为瞳孔的粗定位圆心(x₀,y₀)；最后使用canny算子对图像B_o进行边缘检测，把边缘点到圆心(x₀,y₀)的平均距离作为瞳孔的估计半径r。

3.根据权利要求1所述的基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，其特征是：所述步骤(1)中确定的睫毛搜索区域为其中x₀和y₀分别为瞳孔粗定位的圆心行坐标和列坐标，r为瞳孔估计半径，N为原始虹膜图像I像素总行数，M为原始虹膜图像I像素总列数。

4.根据权利要求1所述的基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，其特征是：所述步骤(2)中结构元素的设计过程是：

选取结构元素SE，大小为5×5，方向为水平和±45°，该结构元素检测出垂直向下、向右下方和向左下方生长的睫毛，结构元素SE矩阵表示如下：

5.根据权利要求1所述的基于灰度形态学的睫毛快速检测方法，其特征是：所述步骤(2)中图像闭运算操作的过程是：

采用结构元素SE对步骤(1)中确定的睫毛搜索区域图像I'进行形态学闭运算操作，经闭运算操作后得到图像I′_c，公式表示如下：

其中Θ分别表示膨胀、腐蚀运算，其公式表示如下：

其中I′₁为图像I'膨胀操作后的图像，D_I'、