瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备。该方法可以包括：从待处理图片中的目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个拟合点按照预设方向移动预设距离后得到多个目标拟合点，结合克拉默法则对多个目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆和该椭圆的中心点，将中心点按照与预设方向相反的方向移动预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。本公开可以减少FPGA的运算位宽且能够在FPGA上运行，同时，大大减少了运算误差、运算量和存储空间，提高了运算的效率和准确率，使得瞳孔的定位更加精确。

Pupil positioning method and device, storage medium, and electronic equipment

The present disclosure relates to the technical field of image processing, in particular to a pupil positioning method and device, a storage medium and an electronic device. The method can include: obtaining a number of fitting points from the pupil boundary of the target in the image to be processed, moving the fitting points according to the preset direction to get a number of fitting points, combining with Kramer's law, fitting the ellipse to get the ellipse and the center of the ellipse, the center of the ellipse. The point moves in the opposite direction to the preset distance, and the center point after moving is determined as the pupil. The invention can reduce the operation bit width of the FPGA and can run on the FPGA. At the same time, the operation error, the calculation amount and the storage space are greatly reduced, the operation efficiency and the accuracy are improved, and the pupil positioning is more accurate.

【技术实现步骤摘要】
瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
对眼睛及其运动的研究是了解人类视觉机制、理解人的情感和行为以及基于眼动的人机交互等问题的关键。瞳孔检测与跟踪是人脸识别、表情识别、眼动分析、虹膜识别等技术的必要步骤，涉及图像处理、计算机视觉、模式识别等多个学科。目前，瞳孔定位算法非常普遍，且定位非常准确。然而现有的瞳孔定位算法的计算量大，且对于存储空间的需求较高，因此，现有的瞳孔定位算法都运行在PC端，而无法运行在FPGA上。若要运行在FPGA上，需要计算量较小且对存储空间要求不高的瞳孔定位算法。因此，本公开需要提供一种可运行在FPGA上的瞳孔定位算法。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备，进而至少在一定程度上克服无法在FPGA上运行瞳孔定位算法等问题。根据本公开的一个方面，提供一种瞳孔定位方法，包括：获取待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理得到二值图像；对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界；计算各所述瞳孔候选边界的长度，并将长度最长的所述瞳孔候选边界确定为目标瞳孔边界；在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个所述拟合点按照一预设方向移动一预设距离得到多个目标拟合点；结合克拉默法则对多个所述目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆，并获取所述椭圆的中心点；将所述中心点按照与所述预设方向相反的方向移动所述预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述待处理图像进行预处理得到二值图像包括：获取所述待处理图像的灰度图像；对所述灰度图像进行高斯滤波，以得到去噪后的所述灰度图像；通过一灰度阈值将去噪后的所述灰度图像转化为二值图像。在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界包括：通过一边界检测算法分别提取各所述瞳孔候选区域的边界点；通过对各所述瞳孔候选区域的边界点进行连通域分析，得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界。在本公开的一种示例性实施例中，所述在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点包括：将所述目标瞳孔边界等分为多个边界段，分别在各所述边界段上选取一个所述拟合点，以得到多个所述拟合点，其中，所述边界段的数量至少为六个。在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取包括：对所述二值图像进行曝光处理，以得到曝光后的所述二值图像；对曝光后的所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取。在本公开的一种示例性实施例中，所述对曝光后的所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取包括：对曝光后的所述二值图像进行开运算，得到开运算后的所述二值图像；对开运算后的所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取。在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取包括：对所述二值图像进行开运算，得到开运算后的所述二值图像；对开运算后的所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取。根据本公开的一个方面，提供一种瞳孔定位装置，包括：处理模块，用于获取待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理得到二值图像；提取模块，用于对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界；计算模块，用于计算各所述瞳孔候选边界的长度，并将长度最长的所述瞳孔候选边界确定为目标瞳孔边界；获取模块，用于在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个所述拟合点按照一预设方向移动一预设距离得到多个目标拟合点；拟合模块，用于结合克拉默法则对多个所述目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆，并获取所述椭圆的中心点；确定模块，用于将所述中心点按照与所述预设方向相反的方向移动所述预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的瞳孔定位方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述中任意一项所述的瞳孔定位方法。本公开一种示例实施例提供的瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备。从待处理图片中的目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个拟合点按照预设方向移动预设距离后得到多个目标拟合点，结合克拉默法则对多个目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆和该椭圆的中心点，将中心点按照与预设方向相反的方向移动预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。一方面，将多个拟合点按照预设方向移动预设距离后得到多个目标拟合点，并对多个目标拟合点进行椭圆拟合，相比于直接对多个拟合点进行椭圆拟合，降低了计算量，同时也大大的减少了FPGA的运算位宽；另一方面，由于FPGA无法进行浮点数的运算，而结合克拉默法则对多个目标拟合点进行椭圆拟合的过程中不会产生浮点数，因此，结合克拉默法则对多个目标拟合点进行椭圆拟合使得该瞳孔定位方法能够在FPGA上运行，同时，由于在运算的过程中不产生浮点数，相对于产生浮点数的运算方法，避免出现对浮点数不断进行运算而导致的运算误差不断积累的问题，大大减少了运算误差、运算量和存储空间，提高了运算的效率和准确率，使得瞳孔的定位更加精确；又一方面，又由于在对多个目标拟合点拟合之后，将获得中心点按照与预设方向相反的方向移动预设距离，确保了最终得到中心点的位置的准确性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明通过参照附图来详细描述其示例性实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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的附图。在附图中：图1为本公开一种瞳孔定位方法的流程图；图2为本公开一示例性实施例中提供的获取二值图像的流程图；图3为本公开一示例性实施例中提供的二值图像的示意图；图4为本公开一示例性实施例中提供的开运算后的二值图像的示意图；图5为本公开一示例性实施例中提供的对图4中的瞳孔候选区域进行边界提取后的示意图；图6为本公开一示例性实施例中提供的获取拟合点的示意图；图7为本公开一种瞳孔定位装置的框图；图8为本公开示一示例性实施例中的电子设备的模块示意图；图9为本公开示一示例性实施例中的程序产品示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种瞳孔定位方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理得到二值图像；对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界；计算各所述瞳孔候选边界的长度，并将长度最长的所述瞳孔候选边界确定为目标瞳孔边界；在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个所述拟合点按照一预设方向移动一预设距离得到多个目标拟合点；结合克拉默法则对多个所述目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆，并获取所述椭圆的中心点；将所述中心点按照与所述预设方向相反的方向移动所述预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。

【技术特征摘要】
1.一种瞳孔定位方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，并对所述待处理图像进行预处理得到二值图像；对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界；计算各所述瞳孔候选边界的长度，并将长度最长的所述瞳孔候选边界确定为目标瞳孔边界；在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点，并将多个所述拟合点按照一预设方向移动一预设距离得到多个目标拟合点；结合克拉默法则对多个所述目标拟合点进行椭圆拟合得到一椭圆，并获取所述椭圆的中心点；将所述中心点按照与所述预设方向相反的方向移动所述预设距离，并将移动后的中心点确定为瞳孔。2.根据权利要求1所述的瞳孔定位方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行预处理得到二值图像包括：获取所述待处理图像的灰度图像；对所述灰度图像进行高斯滤波，以得到去噪后的所述灰度图像；通过一灰度阈值将去噪后的所述灰度图像转化为二值图像。3.根据权利要求1所述的瞳孔定位方法，其特征在于，所述对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界包括：通过一边界检测算法分别提取各所述瞳孔候选区域的边界点；通过对各所述瞳孔候选区域的边界点进行连通域分析，得到与各所述瞳孔候选区域对应的瞳孔候选边界。4.根据权利要求1所述的瞳孔定位方法，其特征在于，所述在所述目标瞳孔边界上获取多个拟合点包括：将所述目标瞳孔边界等分为多个边界段，分别在各所述边界段上选取一个所述拟合点，以得到多个所述拟合点，其中，所述边界段的数量至少为六个。5.根据权利要求1所述的瞳孔定位方法，其特征在于，所述对所述二值图像中的瞳孔候选区域进行边界提取包括：对所述二值图像进行曝光处理，以得到曝光后的所述二...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛鸿臻，孙建康，楚明磊，陈丽莉，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，北京京东方光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11