瞳孔定位的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及医疗技术领域，具体涉及一种瞳孔定位的方法及装置，该瞳孔定位的方法包括将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合；根据预设的第三算法分别计算多个椭圆与所述轮廓的匹配度，与所述轮廓匹配度最高的椭圆的中心坐标为所述瞳孔的位置坐标。进而快速准确地找到了瞳孔的位置，提高了诊断的效率和精度。

Method and apparatus for pupil positioning

The invention relates to the technical field of medical devices, and in particular relates to a method for pupil localization, the pupil position includes a plurality of video image preset according to a predetermined length of sliding eye template in current frame, sliding, and the eyes are the default template matching region the highest video image based on the first algorithm; the default for binarization of the area of the video image, get the binarization region of a video image; extracting the binarization region of a video image contour, the contour is divided into multiple segments, select a number of reference points in each of the segments in second, according to the preset algorithm for ellipse fitting on the selection of the plurality of reference points matching; multiple ellipses with the contour were calculated according to third preset algorithm, the best matching with the elliptical contour The coordinate of the heart is the coordinate of the pupil. The location of the pupil is quickly and accurately improved, and the efficiency and accuracy of the diagnosis are improved.

【技术实现步骤摘要】
瞳孔定位的方法及装置
本专利技术涉及医疗
，具体而言，涉及一种瞳孔定位的方法及装置。
技术介绍
如今，随着健康越来越受到重视，人们对医疗卫生条件的要求越来越高，医院和医生对医疗器械的需求和依赖也越来越大。在眼科疾病诊断及治疗设备中，OCT、裂隙灯、角膜内皮计、共焦激光眼底造影仪、眼底照相机、眼压计、眼底血样浓度检测等，都是眼科疾病诊断常用检测设备，这些检测设备均需医生手动地调节设备或病人的姿态或位置来寻找病人的瞳孔，进而进行具体的诊断工作。这样的做法费时费力，而且检测精度不能得到保证，进而影响诊断的精度和治疗的效果。因此，提供一种能够快速准确的瞳孔定位的方法是非常必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种瞳孔定位的方法，能够实现瞳孔的精准定位，提高了诊断的效率和精度。本专利技术的另一目的在于提供了一种瞳孔定位的装置，能够实现瞳孔的精准定位，提高了诊断的效率和精度。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种瞳孔定位的方法，用于识别视频图像中的瞳孔，所述方法包括：将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合得到多个椭圆；根据预设的第三算法计算所述椭圆与所述轮廓的匹配度，将与所述轮廓的匹配度最高的椭圆的中心坐标定位为所述瞳孔的位置坐标。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种瞳孔定位的装置，用于识别视频图像中的瞳孔，所述瞳孔定位的装置包括：匹配模块，用于将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；第一二值化模块，用于根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；拟合模块，用于提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合得到多个椭圆；计算模块，用于根据预设的第三算法计算所述椭圆与所述轮廓的匹配度，将与所述轮廓的匹配度最高的椭圆的中心坐标定位为所述瞳孔的位置坐标。本专利技术实施例提供了一种瞳孔定位的方法及装置，该瞳孔定位的方法包括将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合，并重复对所述轮廓划分为多个片段，此片段划分的数量与前一次划分的片段数量不一致，并随机选取该片段中多个参考点，按照第二算法对选取的参考点再进行椭圆拟合；根据预设的第三算法分别计算多个椭圆与所述轮廓的匹配度，与所述轮廓匹配度最高的椭圆的中心坐标为所述瞳孔的位置坐标。进而快速准确地找到了瞳孔的位置，提高了诊断的效率和精度。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术实施例提供的一种瞳孔定位的方法的流程图。图2示出了本专利技术实施例提供的预设的眼睛模板的结构示意图。图3示出了本专利技术实施例提供的另一种预设的眼睛模板的结构示意图。图4示出了本专利技术实施例提供的另一种预设的眼睛模板的结构示意图。图5示出了本专利技术实施例提供的获得区域视频图像的示意图。图6示出了本专利技术实施例提供的区域视频图像的示意图。图7示出了本专利技术实施例提供的瞳孔定位的方法的子步骤的流程图。图8示出了本专利技术实施例提供的灰度统计直方图。图9示出了本专利技术实施例提供的滤波后的灰度统计直方图。图10示出了本专利技术实施例提供的二值化区域视频图像。图11示出了本专利技术实施例提供的二值化区域视频图像的轮廓的示意图。图12示出了本专利技术实施例提供的对二值化区域视频图像的轮廓分段的示意图。图13示出了本专利技术实施例提供的拟合后的椭圆的示意图。图14示出了本专利技术实施例提供的椭圆和轮廓的示意图。图15示出了本专利技术实施例提供的搜索区域视频图像的示意图。图16示出了本专利技术实施例提供的瞳孔定位的方法的另一子步骤的流程图。图17示出了本专利技术实施例提供的瞳孔定位的方法的另一子步骤的流程图。图18示出了本专利技术实施例提供的第一投影分布图的示意图。图19示出了本专利技术实施例提供的第二投影分布图的示意图。图20示出了本专利技术实施例提供的瞳孔定位的装置100的结构示意图。图示：100-瞳孔定位的装置；110-采集模块；120-滤波模块；130-匹配模块；140-第一二值化模块；150-拟合模块；160-计算模块；170-建立模块；180-第二二值化模块；190-预测模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。请参照图1，是本专利技术实施例提供的一种瞳孔定位的方法的流程图。该瞳孔定位的方法包括：步骤S110，将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像。如图2所示，是本专利技术实施例提供的预设的眼睛模板的结构示意图。所述预设的眼睛模板为包含眼眶和瞳孔的灰度图像，由于不同人的瞳孔大小不一致，因此对应的预设的眼睛模板可以为不同的尺寸大小，即眼眶和瞳孔相对于原来的图像进行缩放变化。在本实施例中，预设的眼睛模板中包含的眼眶和瞳孔是从正面视角作出的，但是在使用医疗设备采集患者眼部图像时，由于患者坐姿或医疗设备的摆放位置，可能导致患者的眼睛不是恰好正对医疗设备，即医疗设备不能恰好采集到患者眼部的正面视角的图像，因此如图3所示，是本专利技术实施例提供的另一种预设的眼睛模板的结构示意图。预设的眼睛模板还包括从侧面角度或相对正面有偏移的角度的眼眶和瞳孔的图像，进而进一步提高了检测的准确性，提高了医生的诊断精度。在本实施例中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种瞳孔定位的方法，用于识别视频图像中的瞳孔，其特征在于，所述方法包括：将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合得到多个椭圆；根据预设的第三算法计算所述椭圆与所述轮廓的匹配度，将与所述轮廓的匹配度最高的椭圆的中心坐标定位为所述瞳孔的位置坐标。

【技术特征摘要】
1.一种瞳孔定位的方法，用于识别视频图像中的瞳孔，其特征在于，所述方法包括：将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像；根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像；提取所述二值化区域视频图像的轮廓，将所述轮廓划分为多个片段，在每个所述片段中选取多个参考点，按照预设的第二算法对选取的所述多个参考点进行椭圆拟合得到多个椭圆；根据预设的第三算法计算所述椭圆与所述轮廓的匹配度，将与所述轮廓的匹配度最高的椭圆的中心坐标定位为所述瞳孔的位置坐标。2.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述将多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像，得到与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像的步骤包括：当所述多个预设的眼睛模板按照预定的滑动长度依次滑动匹配当前帧的视频图像时，将每个所述预设的眼睛模板的每一像素的灰阶值与待匹配的当前帧的视频图像上的每一像素的灰阶值进行比较，得到灰阶差值总和，所述灰阶差值总和最小的当前帧的视频图像为与所述预设的眼睛模板匹配度最高的区域视频图像。3.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述根据预设的第一算法对所述区域视频图像进行二值化，得到二值化区域视频图像的步骤包括：统计所述区域视频图像中各个像素点的灰阶值；根据所述多个像素点的灰阶值作出灰度统计直方图；对所述灰度统计直方图进行滤波，去除伪峰和毛刺；选取滤波后的所述灰度统计直方图中所有波谷对应的灰阶值中最小的灰阶值为阈值；将所述区域视频图像中小于阈值的像素点的灰阶值置为0，即置为黑色，将所述区域视频图像中大于阈值的像素点的灰阶值置为255，即置为白色，进而得到二值化区域视频图像。4.如权利要求1所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述区域视频图像建立多个基于当前帧的视频图像的搜索区域，得到多个搜索区域视频图像；对所述多个搜索区域视频图像二值化；根据二值化后的所述多个搜索区域视频图像预测所述瞳孔的位置坐标。5.如权利要求4所述的瞳孔定位的方法，其特征在于，所述对所述多个搜索区域视频图像二值化的步骤包括：统计所述搜索区域视频图像中各个像素点的灰阶值；根据所述多个像素点的灰阶值作出灰度统计直方图；对所述灰度统计直方图进行滤波，去除伪峰和毛刺；选取滤波后的所述灰度统计直方图中所有波谷对应的灰阶值中最小的灰阶值为阈值；将所述搜索区域视频图像中小于阈值的像素点的灰阶值置为0，即置为黑色，将所述搜索区域视频图像中大于阈值的像素点的灰阶值置为255，即置为白色，进而实现对...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌鑫，王斌，
申请(专利权)人：重庆贝奥新视野医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50