[发明专利]瞳孔定位的方法及装置

权利要求书

1.一种瞳孔定位的方法，用于识别视频图像中的瞳孔，其特征在于，所述方法包括：

将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；

根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；

提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合得到多个椭圆；

根据预设的第三算法计算所述椭圆与所述轮廓的匹配度，将与所述轮廓的匹配度最高的椭圆的中心坐标定位为所述瞳孔的位置坐标。

2.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像的步骤包括：

当所述多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像时，将每个所述预设的眼睛模板的每一像素的灰阶值与待匹配的当前帧的视频图像上的每一像素的灰阶值进行比较，得到灰阶差值总和，所述灰阶差值总和最小的当前帧的视频图像为与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像。

3.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像的步骤包括：

统计所述区域视频图像中各个像素点的灰阶值；

根据所述多个像素点的灰阶值作出灰度统计直方图；

对所述灰度统计直方图进行滤波，去除伪峰和毛刺；

选取滤波后的所述灰度统计直方图中所有波谷对应的灰阶值中最小的灰阶值为阈值；

将所述区域视频图像中小于阈值的像素点的灰阶值置为0，即置为黑色，将所述区域视频图像中大于阈值的像素点的灰阶值置为255，即置为白色，进而得到二值化区域视频图像。

4.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述区域视频图像建立多个基于当前帧的视频图像的搜索区域，得到多个搜索区域视频图像；

对所述多个搜索区域视频图像二值化；

根据二值化后的所述多个搜索区域视频图像预测所述瞳孔的位置坐标。

5.如权利要求4所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述对所述多个搜索区域视频图像二值化的步骤包括：

统计所述搜索区域视频图像中各个像素点的灰阶值；

根据所述多个像素点的灰阶值作出灰度统计直方图；

对所述灰度统计直方图进行滤波，去除伪峰和毛刺；

选取滤波后的所述灰度统计直方图中所有波谷对应的灰阶值中最小的灰阶值为阈值；

将所述搜索区域视频图像中小于阈值的像素点的灰阶值置为0，即置为黑色，将所述搜索区域视频图像中大于阈值的像素点的灰阶值置为255，即置为白色，进而实现对所述搜索区域视频图像进行二值化。

6.如权利要求5所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述根据二值化后的所述多个搜索区域视频图像预测所述瞳孔的位置坐标的步骤包括：

分别统计二值化后的所述多个搜索区域视频图像位于水平方向和位于垂直方向上表征黑色的像素点的个数；

利用每一个所述搜索区域视频图像中的位于水平方向上表征黑色的像素点的个数得到位于水平方向上表征黑色的像素点分布情况的第一投影分布图，利用每一个所述搜索区域视频图像中的位于垂直方向上表征黑色的像素点的个数得到位于垂直方向上表征黑色的像素点分布情况的第二投影分布图；

对所述第一投影分布图和所述第二投影分布图进行分析，判断所述搜索区域视频图像是否为瞳孔所在区域；

若所述搜索区域视频图像为瞳孔所在区域，则选取所述搜索区域视频图像的第一投影分布图中表征黑色的像素点个数的最大值处的纵坐标及选取所述搜索区域视频图像的第二投影分布图中表征黑色的像素点个数的最大值处的横坐标，所述纵坐标为所述瞳孔的纵坐标，所述横坐标为所述瞳孔的横坐标，进而得到所述瞳孔的位置坐标。

7.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像之前还包括步骤：

采集视频图像；

对所述视频图像进行滤波处理，去除噪声。