[发明专利]一种基于距离正则化的变分水平集得到人眼状态的方法

摘要

本发明公开了一种基于距离正则化的变分水平集得到人眼状态的方法，该方法将获取到的人脸图像进行灰度图像转化和滤波后，根据新的灰度级做出灰度图像，再根据灰度图像用水平集方法的初始轮廓线进行人眼粗定位，定义能量泛函，当能量泛函最小化时即为初始轮廓线演化为目标眼睛区域，由零阶矩的算法计算得到相应区域的面积，与所设定的阈值比较，得到人眼状态。与传统的水平集方法相比，本发明避免了对水平集函数的重新初始化，计算效率高，确保了足够的数值精度，而且判断驾驶员状态时间短，速度快，实现简单方便，效果好。

主权项

一种基于距离正则化的变分水平集得到人眼状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对摄像头拍到的驾驶员人脸彩色图像，将人脸彩色图像转换为256级灰度级的人脸灰度图像，对人脸灰度图像中值滤波来减少噪声；2)对中值滤波后的人脸灰度图像进行灰度级转化，从0灰度级开始，每连续的32个灰度级合并为一个灰度级，重新把灰度级标号为0到7，最终把有256个灰度级的图像转化为8个灰度级的图像；3)把水平集函数Φ初始化成一个初始水平集函数Φ₀，用初始水平集函数Φ₀的零水平集轮廓对步骤2)中处理后的8个灰度级的图像初步分割，得到眼睛初始轮廓；4)定义一个由距离正则项和外部能量项组成的能量泛函，最小化能量泛函；如果任何一零交叉点停止连续迭代，则停止迭代，即已找到梯度流方程的稳态解，能量泛函取得最小化，得到目标区域；否则，从用初始水平集函数的零水平集轮廓对图像初步分割开始循环；5)得到正常状态下驾驶员人脸图像分割后所得目标眼睛区域后，使用最小二阶矩的方法，用0阶矩求得被测目标区域的面积，设定为眼睛正常睁开时的目标区域的面积为初始值S₀，重复步骤1)至4)，得到每次扫描的人眼面积。