[发明专利]一种瞳孔检测方法及检测装置

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种瞳孔检测方法，该方法包括：根据人脸图像，获得眼部图像；对获得的眼部图像进行开运算处理；计算经过开运算处理后眼部图像的灰度最小值和灰度平均值，采用自适应阈值分割方法分割瞳孔；根据分割结果，拟合瞳孔椭圆方程。本发明还涉及一种瞳孔检测装置，包括：眼部区域提取模块，开运算处理模块，自适应阈值分割模块和拟合模块。本发明提供的瞳孔检测方法及检测装置可用于图像中的瞳孔检测，检测速度快，且准确率高。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种瞳孔检测方法及检测装置。

背景技术

传统的计算机输入方式过于单一，键盘和鼠标的操作方式不能适应特殊人群的需求，人机交互未来发展方向是诸如语音、手势以及视线移动等更加高效、自然的人机交互方式。视线移动作为一种人机交互的方案，其原理是利用瞳孔位置变化发出指令，当人眼在看实物时，总是有一个注视方向，这个方向可作为输入信息对计算机进行操作。这样的交互方式能解放使用者的双手，对于有肢体缺陷的残疾人也有很大的帮助。

另外，实时、精确、鲁棒的瞳孔检测与定位在交通安全、公共安全、心理学和刑侦学等领域的需求也越来越多，瞳孔的大小、位置状态能反映人的部分心理状态和生理状态。比如，通过检测瞳孔的状态可以判断驾驶员疲劳程度，减少交通事故的发生；在审问过程中，犯人的瞳孔状态可用于评价其供述内容的真实程度。瞳孔检测还在精神病学研究上有着广泛的应用。因此，如何准确、鲁棒、实时的检测瞳孔状态正成为近年来计算机视觉、模式识别等领域所研究的综合热点问题之一。

目前，现有的瞳孔检测方法通常运算过程复杂、精度不高或稳定性差，不能实现准确的提取信息。

发明内容

本发明的技术目的是提供一种准确、鲁棒、实时的瞳孔状态的检测方法及检测装置。

为了实现上述技术目的，本发明提供了一种瞳孔检测方法，包括：

S1、根据人脸图像，获得眼部图像；

S2、对步骤S1获得的眼部图像进行开运算处理；

S3、计算经过开运算处理后眼部图像的灰度最小值和灰度平均值，采用自适应阈值分割方法分割瞳孔；

S4、根据步骤S3的分割结果，拟合瞳孔椭圆方程。

优选地，所述步骤S1中，利用自适应提升方法，通过分类器寻找人眼区域，获得眼部图像。

优选地，所述步骤S1还包括对得到的眼部图像进行中值滤波处理。

优选地，所述步骤S3中分割瞳孔时，确定阈值，根据阈值将眼部图像灰度值大于阈值的部分置为最大值255，小于等于阈值的部分置为最小值0。

优选地，所述步骤S3的自适应阈值分割方法中，使用以下公式计算阈值T：

T＝Min(g(x,y))+Avg(in(x,y))/n；

其中，g(x,y)为经过开运算处理后的眼部图像，in(x,y)为步骤S1中获得的眼部图像，Min(g(x,y))为眼部图像灰度最小值，Avg(in(x,y))为眼部图像灰度平均值，n为设定的检测参数。

优选地，所述步骤S4中采用最小二乘法拟合瞳孔椭圆方程，拟合的公式为：

其中，A、B、C、D、E为拟合后的多项式参数，(x_i，y_i)为步骤S3中分割瞳孔得到的瞳孔区域边界点，i＝1、…、m，m为瞳孔区域边界点的总个数。

本发明还提供了一种瞳孔检测装置，包括：

眼部区域提取模块，用于根据人脸图像，获得眼部图像；