【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及眼科檢查圖像處理領域，尤其涉及一種瞳孔的識別方法。
技術介紹
1、目前，隨著圖像處理技術的迅猛發展，圖像處理技術開始廣泛的應用于醫療器械中。其中，全自動的眼科檢查設備在對受測者的眼睛進行檢查時，需要實現對受測者的瞳孔進行精準識別。目前現有的瞳孔定位方法，大多數都是采用hough變換法，橢圓擬合法，梯度向量法等傳統圖像處理方法。由于受測者眼睛部位的形態各不相同，在光照下形成不同的陰影，導致很難對瞳孔進行準確的定位，只能在所采集的整幅圖像中進行受測者瞳孔的識別。這樣的瞳孔識別方法的實現是建立在所采集的受測者瞳孔部位與其他采集的部位存在鮮明的對比，才能使用上述傳統圖像處理方法實現瞳孔的識別，大大降低了受測者瞳孔識別的成功率。
2、另外，眼科檢查的對象中有像老年人這一特殊的群體，隨著年齡的增大，眼部發生疾病的概率也隨之增加。老年人的眼瞼下垂，多會遮擋瞳孔。在進行眼科檢查時，即使醫生要求睜大眼睛，盯住不動，這對老年人來說也很困難。這也增加了對瞳孔識別的難度。
技術實現思路
1、本專利技術針對上述問題，提出了一種瞳孔的識別方法，本方法通過提取受測者瞳孔的輪廓點集合，剔除被遮擋的受測者瞳孔輪廓中的無效數據，使用最小二乘法擬合圓，獲得受測者瞳孔的中心位置坐標和受測者瞳孔的直徑。不僅可以識別正常未被遮擋狀態的瞳孔，同時也可以識別被遮擋的瞳孔。
2、本專利技術采取的技術方案如下：
3、一種瞳孔的識別方法，其特征在于，包括如下步驟，
4、s1
5、s2(精準定位步驟)，通過受測者眼睛部位圖像的水平方向灰度投影曲線和垂直方向投影曲線，分別確定受測者瞳孔的水平方向的位置和垂直方向的位置，實現受測者瞳孔的精準定位；
6、s3(截取步驟)，實現受測者瞳孔四周有效區域圖像截取，為第一有效區域圖像，完整的包含受測者瞳孔；
7、s4(分隔步驟)，確定分割閾值，對截取的第一有效區域進行閾值分割得到第二有效區域；
8、s5(識別步驟)，對獲得的第二有效區域進行輪廓的識別，并篩選出受測者瞳孔的輪廓；
9、s6(擬合步驟)，對受測者瞳孔輪廓，進行最小二乘法圓擬合，獲取瞳孔的中心坐標和半徑；未被遮擋的受測者瞳孔輪廓點數據均為有效數據；被遮擋的受測者瞳孔輪廓點數據中存在無效數據，剔除無效數據。
10、本種識別方法中，通過提取受測者瞳孔的輪廓點集合，剔除被遮擋的受測者瞳孔輪廓中的無效數據，使用最小二乘法擬合圓，獲得受測者瞳孔的中心位置坐標和受測者瞳孔的直徑。不僅可以識別正常未被遮擋狀態的瞳孔，同時也可以識別被遮擋的瞳孔，大大提高眼科全自動醫療器械中瞳孔識別方法的成功率。
11、可選的，s2步驟包括如下步驟，
12、s21，受測者的眼睛部位圖像為m×n分辨率大小的矩陣，根據公式求出圖像水平灰度投影曲線，其橫坐標為矩陣的列號，縱坐標為矩陣每列元素之和，其中i,j為矩陣的行列，0＜i≤m，0＜j≤n，m(i,j)表示第i列第j行像素的灰度值；
13、s22，根據公式求出圖像垂直方向灰度投影曲線，其橫坐標為矩陣的行號，縱坐標為矩陣每行元素之和，其中i,j為矩陣的行列，0＜i≤m，0＜j≤n，m(i,j)表示第i列第j行像素的灰度值；
14、s23，確定受測者瞳孔位置信息，從受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線和垂直灰度投影曲線分析出瞳孔位置信息。
15、可選的，所述s23包括如下步驟，
16、s231，對s21中獲得的受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線進行一階差分，來尋找受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線中處于波谷得位置，使用數組locs_h[]記錄波谷的位置i，使用數組pks_h[]記錄波谷位置對應的灰度投影值y(i)；篩選出灰度投影值數組pks_h[]中灰度投影值大于水平灰度投影最大值的一半，并且是最小水平灰度投影值的y(i)，同時確定最小灰度投影值y(i)在數組locs_h[]中對應的波谷位置i，確定受測者瞳孔位置的橫坐標。
17、s232,對s22中受測者眼睛部位圖像垂直灰度投影曲線進行一階差分，來尋找受測者眼睛部位圖像垂直灰度投影曲線中處于波谷得位置，使用數組locs_v[]記錄波谷的位置j，使用數組pks_v[]記錄波谷位置j對應的灰度投影值x(j)；篩選出灰度投影值數組pks_v[]中灰度投影值大于垂直灰度投影最大值的一半，并且是最小垂直灰度投影值的x(j)，同時確定最小垂直灰度投影值x(j)在數組locs_v[]中對應的波谷位置j，確定受測者瞳孔位置的縱坐標。
18、可選的，s3步驟包括以下步驟，
19、依據受測者瞳孔的位置信息(i，j)，
20、計算橫坐標i與受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線中非零區域的最小值min_h的差值a；
21、計算受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線中非零區域的最大值max_h與橫坐標i的差值b；
22、計算縱坐標j與受測者眼睛部位圖像垂直灰度投影曲線中非零區域的最小值min_v的差值c；
23、計算受測者眼睛部位圖像水平灰度投影曲線中非零區域的最大值max_v與縱坐標j的差值d；
24、分別計算出a、b的最小值min(a,b)，c、d的最小值min(c,d)，
25、正常人瞳孔在暗室的情況下，能達到5-7mm，假設最大瞳孔在圖片中的像素直徑為d，若min(a,b)≥d且min(c,d)≥d,則受測者瞳孔第一有效區域截取為:
26、[i-d,j-d,2d,2d]；
27、若min(a,b)≥d且min(c,d)<d,則受測者瞳孔第一有效區域截取為:
28、[i-d,min(c,d),2d,2*min(c,d)]；
29、若min(a,b)<d且min(c,d)≥d,則受測者瞳孔第一有效區域截取為:
30、[min(a,b),j-d,2*min(a,b),2d]；
31、若min(a,b)<d且min(c,d)<d,則受測者瞳孔第一有效區域截取為:
32、[min(a,b),min(c,d),2*min(a,b),2*min(c,d)]；
33、可選的，s4步驟包括如下步驟，
34、s41，依據平均值計算公式，計算第一有效區域的所有像素灰度值的平均值；
35、s42，依據標準差公式計算第一有效區域像素灰度值的標準差；
36、s43，以第一有效區域的像素灰度值的平均值與第一有效區域像素灰度值的標準差的差值作為第一有效區域閾值分割的灰度閾值，對第一有效區域進行閾值分割，獲得第二有效區域。
37、可選的，所述s5步驟包括如下步驟，使用opencv中的findcontours函數檢測獲得的第二有效區域圖像中的輪廓本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種瞳孔的識別方法，其特征在于，包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，精準定位步驟包括如下步驟，
3.根據權利要求2所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，所述S23包括如下步驟，
4.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，截取步驟包括以下步驟，
5.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，分隔步驟包括如下步驟，
6.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，所述識別步驟包括如下步驟，使用opencv中的findContours函數檢測獲得的第二有效區域圖像中的輪廓。
7.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，所述擬合步驟包括如下步驟，
【技術特征摘要】
1.一種瞳孔的識別方法，其特征在于，包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，精準定位步驟包括如下步驟，
3.根據權利要求2所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，所述s23包括如下步驟，
4.根據權利要求1所述的一種瞳孔的識別方法，其特征在于，截取步驟包括以下步驟，
5....
【專利技術屬性】
技術研發人員：王月真，陳通科，郭浙航，
申請(專利權)人：廣州市黃埔區何氏眼健康產業技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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