[发明专利]一种可靠的青光眼患者自我检测方法

权利要求书

1.一种可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：人脸定位：采集人脸图像并通过肤色分割识别出人脸区域，确定人脸边界并提取人脸；

S2：人眼检测：在提取人脸后，对人眼区域进行识别；

S3：提取瞳孔中心-眼角位置矢量，判断视线方向是否发生了移动，并借助于提前标定各个主要方向的方法来实时根据瞳孔中心-眼角位置矢量的值预估实际视线方向，从而对青光眼进行检测。

2.根据权利要求1所述的可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，步骤S1中，过肤色分割识别出人脸区域的具体方法为：在YCbCr空间根据三通道的数值将每个像素置黑或置白，其计算公式如下：

$m=\frac{41}{1024}(51+\frac{819(cr-152)-614(cb-109)}{32})$

$n=\frac{73}{1024}(77+\frac{819(cr-152)+614(cb-109)}{32})$

pow＝m²+N²

其中y、cb、cr指图像单个像素在Y通道、Cb通道、Cr通道的值；而value表示该像素点的二值化结果，若值为255则表示是肤色点，否则不是肤色点。

3.根据权利要求2所述的可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，步骤S1中，在二值化结束后，给二值化图像施加一个腐蚀操作，用以取出部分背景噪声。

4.根据权利要求1所述的可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，步骤S1中，确定人脸边界并提取人脸的具体步骤包括：

1)将肤色分割结果进行纵向投影，提取“高原”部分，由此确定人脸左右边界；

2)在肤色分割结果上，根据人脸左右边界进行切割；

3)将新的分割结果进行横向灰度投影，提取“高原”部分，由此确定人脸上下边界。

5.根据权利要求1所述的可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，步骤S2中，对人眼区域进行识别的具体步骤为：

1)在人脸肤色分割结果上调用区域检测算法，检测黑色区域部分；

2)对区域检测的结果进行面积扩充，得到人眼候选区域集；

3)对每个人眼候选区域不断截取一部分送入AdaBoost分类器中进行检测，直到检测到人眼或者整个候选区域并不包含人眼；

4)当检测到某候选区域中有人眼存在时，对检测结果判断其左右边界有无与肤色分割结果中的黑块相交，若有，则进行相应的面积扩充。

6.根据权利要求1所述的可靠的青光眼患者自我检测方法，其特征在于，步骤S3中，提取瞳孔中心-眼角位置矢量的具体步骤包括：

S3.1：瞳孔中心定位：在对人眼进行二值化后，对图片进行竖向、横向的黑色像素点数量投影，通过竖向黑色像素点投影虹膜的左右边界，由此在人眼二值图中进行横向地截取虹膜成分，再对其进行横向黑色像素点数量投影，新的横向黑色像素点数量投影后，便可确定虹膜的上下边界，通过计算虹膜左右边界的中间值可以获得瞳孔中心点横坐标；通过计算虹膜上下边界的中间值可以获得瞳孔中心点的纵坐标；

S3.2：人眼自适应二值化：以虹膜面积为基本判据来自适应调节边缘强化模板的中心值，由此得到自适应的二值化结果，其执行步骤如下：

1)计算虹膜处黑色团块的像素个数num1；

2)对人眼使用中心值为10.8的边缘强化模板处理，然后转成灰度图，并使用OTSU自平衡二值化得到二值图，此时计算整张二值图中黑色像素点的个数num2；

3)当num2>num1*1.4时，执行4)，否则执行5)；

4)对人眼使用中心值为10的边缘强化模板处理，然后转成灰度图，并使用OTSU自平衡二值化得到二值图，并加以一个膨胀操作去除噪声；

5)根据虹膜的上、下、左、右边界，将此处的二值图对应区域完全置黑，以出去环境明亮灯光在虹膜反射造成的影响。此时得到的即为期望的二值图效果；

S3.3：位置矢量归一化：在每次定位瞳孔中心后，以两个眼角点间的距离为基准进行归一化；

假设检测得到左眼角坐标为(L_x,L_y),右眼角坐标为(R_x,R_y)，瞳孔中心坐标(C_x,C_y),并以瞳孔中心相对于左眼角点的位置矢量作为视线判据，那么归一化后的位置矢量(Δx,Δy)可由以下求得：

$\mathrm{\Δ}x=\frac{C_x-L_x}{\sqrt{{(R_x-L_x)}^2+{(R_y-L_y)}^2}}$

$\mathrm{\Δ}y=\frac{C_y-L_y}{\sqrt{{(R_x-L_x)}^2+{(R_y-L_y)}^2}}$

由此，便通过(Δx,Δy)是否发生变化来判断视线方向是否发生了移动，并借助于提前标定各个主要方向的方法来实时根据(Δx,Δy)的值预估实际视线方向。