[发明专利]一种基于环形模板卷积的瞳孔定位方法

摘要

本发明公开了一种基于环形模板卷积的瞳孔定位方法，包括如下步骤：步骤1：眼部图像预处理，得到灰度图像；步骤2：根据估计值和反馈值生成环形模板。步骤3：将步骤1得到的灰度图像和步骤2生成的环形模板进行卷积得到瞳孔中心位置。本发明不需要高分辨率的眼部图像。在我们的试验中，我们用移动设备上低分辨率的前置摄像头依然可以达到良好的效果，在不眨眼的情况下准确率在99％以上。不需要对灯光强度和入射角做特殊规定。试验可以在正常室内外光照下进行。不需要使用者睁大眼睛，试验可在正常用眼的情况下进行。

主权项

1.一种基于环形模板卷积的瞳孔定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据粗粒度的瞳孔直径范围，生成一组环形模板；步骤2：对前N张图像按照视频帧顺序依次读入，对当前帧进行预处理，得到当前帧图像对应的灰度图像；步骤3：利用步骤1生成的环形模板，分别对步骤2得到的当前帧对应的灰度图像进行处理，得到对应的实际的瞳孔中心和瞳孔直径；具体包括如下子步骤：步骤31：用步骤1得到的环形模板，对当前帧对应的灰度图像(i×j)做卷积，得到一系列卷积后的图像，记作I₁,I₂...I_n，组成三维矩阵M_i,j,n，其中i和j是灰度图像的长和宽，n是环形模板的数量；步骤32：对三维矩阵M_i,j,n在第3个维度上微分，得到微分结果M′_i,j,n‑1，其中前两维度坐标对应当前图像对应的灰度图像的像素点坐标；步骤33：对于当前图像对应的灰度图像的每个像素点，在微分结果M′_i,j,n‑1中第三维度上找到最大响应值，得到由最大响应值组成的图像D_s(i×j)；步骤34：将图像D_s中的深度最大值所对应的像素点记作瞳孔中心，最大值所对应的环形模板的半径记作瞳孔直径；步骤35：对瞳孔中心和瞳孔直径进行仿射变换，得到实际的瞳孔中心和瞳孔直径，记录当前视频帧得到的瞳孔直径大小，并显示在图像上；步骤4：根据前N张图像对应的实际的瞳孔直径，得到细粒度的环形模板；步骤5：对前N个图像之后的其余图像进行预处理，得到每个图像对应的灰度图像；步骤6：利用步骤4生成的环形模板，分别对步骤5得到的所有图像对应的灰度图像进行处理，得到每个图像对应的实际的瞳孔中心和瞳孔直径。