红外图像中瞳孔定位算法

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1、第27卷第1期电子设计工程2019年1月Vol.27No.1ElectronicDesignEngineeringJan.2019红外图像中瞳孔定位算法胡艳红，魏江（西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072）摘要：文中提出了一种改进的红外图像中瞳孔定位算法。在红外暗瞳图像中，首先用阈值分割获得候选瞳孔区域，通过形态学运算、团块筛选获得瞳孔区域，对该区域进行边缘检测、斑点去除和椭圆拟合等处理，精确定位瞳孔。实验结果表明，该算法能够很好的克服反射光斑、睫毛及阴影等干扰问题，保证较高的正确率。关键词：瞳孔定位；阈值分割；椭圆拟合；形态学中图分类号：TP301.6文献标识码

2、：A文章编号：1674-6236（2019）01-0189-05PupillocationalgorithmininfraredimageHUYan⁃hong，WEIJiang（SchoolofElectronicsandInformation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China）Abstract:Animprovedalgorithmisproposedtolocatepupilrapidly.Firstly，thresholdsegmentationisusedtogetcandidatepupi

3、lareaininfrareddarkeyediagramafterhumaneyelocalization.Then，thepupilareaisdeterminedthroughthemorphologicaloperationandblobscreening.Finally，accuratepupillocationisgetthroughedgedetection，spotsremovalandellipsefitting.Theexperimentalresultsshowthat，thealgorithmhasgreateraccuracyandcanover

4、comeinterferenceproblemsincludingreflectedlightspot，eyelashes，andshadowexcellently.Keywords:pupillocation；thresholdsegmentation；ellipsefitting；morphological[4]瞳孔定位在视线追踪、虹膜识别、医疗诊断中有像质量要求较高。着重要的作用。在视线追踪中，可以根据瞳孔的运文中对椭圆拟合法进行了深入研究，针对其容动状态判断视线方向或落点，进而可以获知人的心易受到噪声干扰和鲁棒性差的问题，提出一种改进理活动；在虹膜识别中，通过瞳孔

5、定位来提取虹膜区的适合于红外图像的瞳孔定位算法，通过形态学运域，进而可以进行特征提取；在医疗方面，可以通过算、斑点干扰去除等提高算法的抗干扰性。监测瞳孔情况判断一个人的精神状况。总而言之，[1-2]1椭圆拟合法瞳孔定位具有很大的研究价值。目前比较实用的瞳孔定位算法主要有Hough变该方法首先用边缘检测或射线发散法获得瞳孔换法、梯度向量法、椭圆拟合法、对称变换法和微积的边缘点[5]，然后用椭圆拟合这些边缘点，将椭圆的分法。1）Hough变换是常用的瞳孔定位方法，该方中心作为瞳孔的中心。图1是射线发散线法示意图，用[3]法在时间和空间消耗都非常大，无法满足实时性。射线发散法搜

6、索瞳孔边界点时，先粗略定位瞳孔中心，2）梯度向量法速度较快，适合于分辨率较低，光照随其后由该中心向四周发出射线，当射线遇梯度较大的点机场景，容易受光斑、图像模糊等干扰，定位的鲁棒时停止前进，将该点确定为边缘点。该方法定位速度性不高。3）椭圆拟合法速度快，但抗干扰性差，定位快，能适应变形瞳孔，但容易受到眼睑、睫毛等干扰。精度一般；4）对称变换法能够适应头部姿势的变化，2改进的基于椭圆拟合的快速瞳孔定但计算复杂度高、计算量大，不适合实时视线追踪系统。5）微积分法定位结果精度较高，但速度较慢，图位算法收稿日期：2018-04-05稿件编号：201804048影响瞳孔定位的因素主

7、要有两种：作者简介：胡艳红（1991—），女，陕西榆林人，硕士研究生。研究方向：图像处理。-189-《电子设计工程》2019年第1期[8-9]对这些峰所代表的目标区域进行分割。2）红外人眼图像分割红外光照下人眼图像与可见光下人眼图像有一定区别，直方图分布也表现出不同的特点。本文根据大量的实验总结出以下事实：①瞳孔边缘部分亮度高于内部，直接将谷值作图1射线发散线法示意图为阈值进行分割会损失一部分边缘像素点。1）釆集的眼部图像有时存在部分瞳孔被遮挡，②瞳孔中靠近亮斑部分亮度明显高于其他部并且图像中有反射光斑；分，直接用谷值分割会损