[发明专利]目标物体区域中心定位方法和装置

说明书

本公开提供一种目标物体区域中心定位方法和装置，所述目标物体区域中心定位方法包括：获取目标物体区域的二值图像；在该二值图像中提取边界曲线；在该边界曲线上选择一个点作为起始点，并且确定以该起始点为起点的第一连通区域；基于所述第一连通区域，确定该目标物体区域的中心。所述确定第一连通区域包括：基于边界曲线，选择像素值为1的一个像素点作为第一起始点；以该第一起始点为起点，采用八连通模板确定第一连通区域，并将该第一连通区域的各边界点的坐标存储在第一边界矩阵中。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种目标物体区域中心定位方法和装置。

背景技术

眼球跟踪是可以应用在虚拟现实或者增强现实(VR/AR)中的一种重要的交互方式，瞳孔中心定位是其关键技术，因此用于实现瞳孔中心定位的连通区域的计算的硬件化实现显得尤其重要。

发明内容

本公开实施例提供一种目标物体区域中心定位方法，包括：获取目标物体区域的二值图像；在该二值图像中提取边界曲线；在该边界曲线上选择一个点作为起始点，并且确定以该起始点为起点的第一连通区域；基于所述第一连通区域，确定该目标物体区域的中心。

根据本公开实施例，所述确定第一连通区域包括：基于边界曲线，选择像素值为1的一个像素点作为第一起始点；以该第一起始点为起点，采用八连通模板确定第一连通区域，并将该第一连通区域的各边界点的坐标存储在第一边界矩阵中。

根据本公开实施例，所述确定第一连通区域还包括：确定是否存在其余的像素值为1的像素点，在存在的情况下，选择所述其余的像素值为1的像素点之一作为第二起始点，采用八连通模板确定以该第二起始点为起点的第二连通区域，并将该第二连通区域的各边界点的坐标存储在第二边界矩阵中，确定所述第一连通区域所包含的边界点的数目M；确定所述第二连通区域所包含的边界点的数目N；在N大于M的情况下，将所述第二连通区域确定为第一连通区域，其中，M和N为正整数。

根据本公开实施例，一个像素点的八连通区域为与该像素点上、下、左、右、左上、左下、右上、右下相邻的像素点，所述八连通模板为在八连通区域的像素点中，以其中某一像素点为起点按照顺时针或者逆时针的方式，将第一个像素值为1的像素点确定为该连通区域的边界点。

根据本公开实施例，利用四连通区域算法提取二值图像中的边界曲线，其中，一个像素点的四连通区域为与该像素点上、下、左、右相邻的像素点，所述四连通区域算法包括：对于该二值图像中像素值为1的每个像素点，在该像素点的四连通区域中存在像素值不为1的像素点的情况下，将该像素点确定为边界点，所述边界点构成边界曲线。

根据本公开实施例，所述目标物体区域中心定位方法还包括基于边界曲线分配该边界曲线的存储区域：基于边界曲线，确定所述边界曲线中的最左侧边界点和最右侧边界点，根据所述最左侧边界点和最右侧边界点确定该边界曲线的横向最大长度；基于边界曲线，确定所述边界曲线中的最上侧边界点和最下侧边界点，根据所述最上侧边界点和最下侧边界点确定该边界曲线的纵向最大长度；基于该横向最大长度和纵向最大长度计算该边界曲线的存储区域。

根据本公开实施例，将第一连通区域的中心确定为该目标物体区域的中心，确定所述第一连通区域的中心包括：采用拟合算法确定第一连通区域的中心的坐标，或者，将第一连通区域中最左侧边界点和最右侧边界点的横坐标的平均值作为该连通区域的中心的横坐标，将第一连通区域中最上侧边界点和最下侧边界点的纵坐标的平均值作为该连通区域的中心的纵坐标。

根据本公开实施例，获取所述二值图像的过程包括：获取输入图像；确定该输入图像中的目标物体区域的像素值阈值；根据该阈值对该输入图像的各个像素点的像素值进行二值化处理，以得到目标物体区域的二值图像。

根据本公开实施例，获取所述二值图像的过程还包括以下处理中的至少一项：对该输入图像进行灰度转换、亮度调节、滤波处理中的至少一种；对所述目标物体区域的二值图像进行开运算。