[发明专利]一种新的瞳孔区域定位方法

说明书

本发明提出一种新的瞳孔区域定位方法，包括：S1，图像预处理，对摄像头捕获的人脸图像进行预处理；S2，投影积分计算，使用积分投影方法计算人脸图像的灰度变化；S3，人眼区域定位，根据人眼比例和积分计算结果定位人眼区域；S4，瞳孔区域定位，使用区域灰度极值定位瞳孔区域。

技术领域

本发明涉及人机交互领域，具体涉及瞳孔区域定位方法。

背景技术

传统的人机交互设备主要有键盘、鼠标、手写板、触摸屏、游戏控制器等， 这些设备利用使用者的手部运动来实现人机交互的功能。然而对于许多残疾人 士，尤其是如上所述的肢体残体人士(全身瘫痪、肌肉萎缩症患者等)，这些传 统的设备通常无法满足其正常交互的需求。

基于眼动信息的人机交互方式是通过摄像机采集用户图像、进行模式识别 来实现的，由于其具有直接性、自然性与双向性的特点，代替键盘输入、鼠标 移动的交互功能。常用的基于眼动信息的人机交互方式依靠LED红外光源提 取角膜反射信息，进而获得判别特征，但LED红外光源易受光线影响，且LED 光源长期照射人眼，对人眼容易造成损伤。

基于眼动信息的人机交互方式关键在于眼睛瞳孔定位和瞳孔动作识别的准 确性，因此如何在自然光环境下，使用单目摄像头准确定位出瞳孔区域，对于 实现高效的基于眼动信息的人机交互，具有重要的意义。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，尤其解决现有使用LED红外光的基 于眼动信息的人机交互技术中，LED红外光源易受光线影响，且LED光源长 期照射人眼，对人眼容易造成损伤的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出一种新的瞳孔区域定位方法，主要步骤 包括：

S1，图像预处理，对摄像头捕获的人脸图像进行预处理；

S2，投影积分计算，使用积分投影方法计算人脸图像的灰度变化；

S3，人眼区域粗定位，根据人眼比例和积分计算结果定位人眼区域；

S4，瞳孔区域定位，使用高斯滤波的区域灰度极值定位瞳孔区域。

本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

本发明方案使用灰度投影积分，将人脸结构特征结合灰度投影积分，在水 平和垂直两个方向上计算人眼区域的灰度变化，从而得到人眼区域定位，再使 用统计区域灰度极值实现瞳孔区域的精确定位，无需使用LED光源直射用户眼 睛，且计算快捷，易于实现。

附图说明

图1为本发明一种新的瞳孔区域定位方法的一个实施例的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理 解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

参见图1，本发明实施例的基于投影积分和区域灰度极值的瞳孔区域定位 方法，主要步骤包括：

S1，图像预处理，具体过程包括：S11图像灰度化、S12图像均衡化、S13 图像二值化、S14图像负片操作。

S11图像灰度化：相机获取的人眼图像是彩色图像，包含的信息量大，图 像处理速度较慢。考虑到人机交互对实时性的要求高，对彩色图像进行灰度化 处理是必须的。灰度化就是使彩色像素的R、G、B分量值相等的过程，灰度图 像中的灰度值等于原彩色图像中的RGB平均值，即

Gray＝(R+G+B)/3 (1)

S12图像均衡化：直方图均衡化使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀， 从而增大反差，使图像细节清晰，达到图像增强的目的。其具体方法是：