[发明专利]基于眼震影像的多方向上眼震信号提取方法

权利要求书

1.基于眼震影像的多方向上眼震信号提取方法，包括以下步骤：

a)解码和归一化；

b)检测和补偿反光点；

c)虹膜区域粗定位；

d)计算亮度梯度分布矩阵；

e)构建梭形三叉树；

f)计算最优路径；

g)检测瞳孔边界和虹膜边界；

h)提取水平及垂直眼震信号；

i)提取虹膜特征并编码；

j)提取旋转眼震信号；

所述步骤b)检测和补偿反光点的邻域特征的检测方法为：对步骤a中归一化后眼球图像的每个像素，统计检测半径r从r_min递增至r_max的过程中，计算以该像素为中心、半径为r的圆形邻域内所有像素的亮度的累加值，寻找累加值对半径r的偏导数的最小值γ，若γ小于反光点候选梯度阈值T_G则判定该像素在反光点区域，否则说明该像素为亮度较高的人体部位，其中[r_min,r_max]为反光点可能的半径范围,检测过程的计算公式如下：

其中G_σ为高斯滤波器，x₀,y₀为待测像素坐标，γ(x₀,y₀)为是以坐标为(x₀,y₀)的像素为中心、半径为r的圆形邻域内所有像素的亮度的累加值对半径r的偏导数的最小值，然后对获得的反光点像素采用k-means算法进行聚集和分类，将邻近的反光点像素合并为区域，从而获得若干反光点区域进行填补，填补过程采用环形模型结合邻近相似理论，其步骤如下：取反光点区域的几何中心(x_r,y_r)和以该中心为圆心可以扫过该区域内所有像素的最小半径r，构成圆然后在圆的外围做环并根据邻近相似理论推导出如下公式进行填补：

其中k为待填补点与圆心连线的斜率，d_near为连线上待填补点到环的较近距离、d_far为连线上待填补点到环的较远距离，F为向下取整函数，函数S确保只有在信息域内的像素才能提供亮度信息；

所述步骤c)包括对虹膜区域粗定位分类器的训练，分类器训练过程为通过在实验采集的眼球图像库和开放的图像库中手动截取虹膜区域，并进行局部二值化模式LBP特征提取，获得正样本库，同时收集尽可能丰富多样的不包含眼球的图像，同样进行特征提取后，为负样本库，通过AdaBoost训练算法获得虹膜区域粗定位分类器；

所述步骤d)e)f)g)包含的检测瞳孔边界和虹膜边界的过程，过程步骤为：通过在极坐标下，构造一个长度为n像素的线性单调递增信号为梯度检测算子P，并用其分析极坐标图像的亮度梯度分布，获得亮度梯度分布矩阵，在亮度梯度分布矩阵的每一行上构造梭形三叉树，并计算其从根节点到叶子节点所经过的节点值之和最大的路径，认为该路径为最优路径，将每棵树的最优路径和节点值之和，记录于序列集合中，寻序列集合中累加值最大的序列，那么其所包含的路径R_pupil为极坐标下的瞳孔边界曲线，然后从序列集合中移除起始点位于R_pupil以下的所有序列，再次寻得累加值最大的序列，则其包含的路径R_iris为极坐标下的虹膜边界曲线；

所述步骤h)i)j)包含的眼震信号分析和提取过程，将瞳孔路径R_pupil上所有像素映射到直角坐标系下，则直角坐标系下瞳孔边界像素点的集合为{(x_i,y_i)|0≤i<n},并计算该组像素坐标的几何中心

与上一帧以同样方法获得的几何中心相比较，计算差分，获得水平位移矢量为及垂直位移矢量为水平眼震信号对应该组水平位移矢量，垂直眼震信号对应该组垂直位移矢量，并绘制在眼震曲线图中，然后在极坐标图中取瞳孔边界R_pupil和虹膜边界R_iris之间的图像信息为虹膜带，截取虹膜带，压缩并归一化，通过Gabor滤波器对其进行特征提取，并对其进行编码，获得该帧的虹膜码矩阵Mt，以上一帧的虹膜码矩阵M_t-1为窗口，通过在水平滑动窗口，检测与当前虹膜码矩阵Mt重叠区域相似度最大时的水平滑动位移Δr，在眼震曲线图中，旋转眼震信号对应该旋转位移矢量Δr，该值为正代表逆时针旋转，负为顺时针，图中追加该时刻的旋转位移矢量并绘制曲线。