[发明专利]一种屈光不正的数字化影像识别方法

权利要求书

1.一种屈光不正的数字化影像识别方法，其特征在于，包括步骤：

步骤一，将带状光光源投射到人眼上，驱动带状光光源沿水平方向运动，采用CCD图像采集装置对人眼拍照，连续获取多帧原始灰度图像数据；

步骤二，对单帧原始灰度图像数据进行眼球反射光带重心识别处理，得到眼球反射光带的重心位置，并放入眼球重心序列；

步骤三，对单帧原始灰度图像数据进行带状投射光带重心和最小外接矩形识别处理，得到带状投射光带的重心位置和最小外接矩形顶点坐标，并将带状投射光带的重心位置放入光带重心序列；

步骤四，对单帧原始灰度图像数据进行眼球反射光带角度识别处理，得到眼球反射光带的角度值；

步骤五，对步骤三处理得到的带状投射光带的最小外接矩形的顶点坐标进行处理，得到带状投射光带的角度值；

步骤六，对步骤四得到的眼球反射光带的角度值和步骤五得到的带状投射光带的角度值进行比较，若眼球反射光带的角度值和带状投射光带的角度值的差值大于预设阈值，则作为散光处理；

步骤七，对经过步骤二处理得到的眼球重心序列进行运动位置识别处理，若判断为不动，作为正视处理，否则，得出眼球重心序列的运动方向；

步骤八，对经过步骤三处理得到的光带重心序列进行运动位置识别处理，若判断为不动，作为错误识别处理，否则，得出光带重心序列的运动方向；

步骤九，对步骤七得到的眼球重心序列的运动方向和步骤八得到的光带重心序列的运动方向进行比较，两个运动方向一致则判别为顺动，作为远视处理，两个运动方向不一致则判别为逆动，作为近视处理。

2.根据权利要求1所述的一种屈光不正的数字化影像识别方法，其特征在于：所述步骤二中，包括以下步骤：

对原始灰度图像数据进行图像二值化处理，得到眼球反射光带的二值化图像数据；

对眼球反射光带二值化图像数据进行图像腐蚀处理，得到眼球反射光带二值腐蚀图像；

对眼球反射光带二值腐蚀图像进行图像平滑处理，得到眼球反射光带平滑图像；

对眼球反射光带平滑图像进行图像膨胀处理，得到眼球反射光带膨胀图像；

对眼球反射光带膨胀图像进行图像腐蚀处理，得到眼球反射光带腐蚀图像；

对眼球反射光带腐蚀图像进行最大连通域处理，若最大连通域不存在，则丢弃该帧图像，若最大连通域存在，则可计算出该最大连通域的最小外接矩形，从而计算出该最小外接矩形的重心位置即眼球反射光带的重心位置，并放入眼球重心序列。

3.根据权利要求1所述的一种屈光不正的数字化影像识别方法，其特征在于：所述步骤四中，包括以下步骤：

对原始灰度图像数据进行图像二值化处理，得到眼球反射光带的二值化图像数据；

对眼球反射光带二值化图像进行图像膨胀处理，得到眼球反射光带的膨胀图像数据；

对眼球反射光带膨胀图像数据进行最佳二值化阈值处理，得到眼球反射光带最佳二值化阈值图像；

对眼球反射光带最佳二值化阈值图像进行直线拟合处理，若不存在满足条件的最长线段，则丢弃该帧图像，若存在满足条件的最长线段，则可计算出该最长线段与水平线的夹角即眼球反射光带的角度值。

4.根据权利要求1所述的一种屈光不正的数字化影像识别方法，其特征在于：所述步骤七中，包括以下步骤：

对由连续多帧原始灰度图像数据经过步骤二处理后得到的眼球反射光带的重心位置序列进行运动位置识别处理，若任意眼球反射光带的重心位置与眼球反射光带重心位置序列的平均值之间的差值的绝对值小于预设阈值，则可判别为不动，作为正视处理；否则，可得出连续多帧图像中眼球反射光带的运动方向，即眼球重心序列的运动方向。

5.根据权利要求1所述的一种屈光不正的数字化影像识别方法，其特征在于：所述步骤八中，包括以下步骤：

对由连续多帧原始灰度图像数据经过步骤三处理后得到的带状投射光带的重心位置序列进行运动位置识别处理，若任意带状投射光带的重心位置与带状投射光带重心位置序列的平均值之间的差值的绝对值小于预设阈值，则可判别识别错误；否则，可得出连续多帧图像中带状投射光带的运动方向，即光带重心序列的运动方向。