一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法技术

本发明专利技术公开了一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，属于眼部测量技术领域。本发明专利技术的方法具体包括如下步骤：a.主动近红外光源照射瞳孔：采用“十”字阵列红外光源发出的主动近红外光均匀照射瞳孔后，通过接收红外光的摄像头成像；b.运用成像系统线阵CCD进行成像；c.运用灰度识别分离瞳孔边缘；d.拟合唯一圆计算直径D值：采用二值化的方法分离瞳孔区域；采用自适应法获取阈值T；对整幅图像进行二值化，计算获得瞳孔直径。本发明专利技术的自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，采用“十”字阵列红外光源的设并且采用线阵CCD，不仅节约成像成本，同时简化了最后的计算成本；本发明专利技术的方法检测数据客观，避免了传统方法的主观误差。

A method of automatically identifying pupil and calculating pupil diameter

【技术实现步骤摘要】
一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法
本专利技术属于眼部测量
，尤其涉及一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法。
技术介绍
目前，医护人员对瞳孔的判定，常采用的传统方法主要有主观判断法和瞳孔尺对照法；其中主观判断法，主要依靠医护人员的工作经验，通过普通的瞳孔光线笔直接照射瞳孔，来判定瞳孔状态。而瞳孔尺对照法，主要采用将一张卡片上画有不同直径的瞳孔模拟图，并标有不同瞳孔大小刻度，医护人员拿此图与患者瞳孔大小对比，并进行测量。上述两种方法都具有较明显的缺陷：其中主观判断法的缺陷主要体现在，对于缺乏临床工作经验的年轻医护人员，主观判断法是无法短时间被掌握，且对于瞳孔判断误差较大；瞳孔尺对照法的缺陷主要体现在，仍需要医护人员通过肉眼来比对从而获取数据，主观性误差仍存在，同时锋利的瞳孔尺纸张边缘容易割伤患者角膜，给患者造成二次损伤。在眼部识别技术方面，虹膜识别应用于身份识别的应用已较多；目前虹膜识别技术的主要方法为①虹膜图像获取：使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。②图像预处理：对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求；虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸；图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。③特征提取：采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。④特征匹配：将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。运用虹膜识别技术识别瞳孔并测量直径的缺点：成像及处理系统的成本高，性价比比较低；该技术是从成像中剔除瞳孔，识别虹膜，而不是识别瞳孔。因此目前亟需一种简便的瞳孔直径的测量计算方法，能够客观的测量瞳孔直径，避免医护人员的主观性误差，同时测量方法中测量设备不与患者接触，避免患者遭受二次损伤的风险；并且功能单纯，方案简洁，从而降低成本；测量结果客观、可靠；同时操作简单，临床医护易上手。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，旨在解决传统的主观判断法和瞳孔尺对照法等瞳孔判定方法的主观性误差和二次损伤风险的缺陷，通过十字近红外光源照射、线阵CCD及后续的图像处理，实现操作方法简单、测量瞳孔直径准确的效果。本专利技术的主要目的由如下技术方案实现，一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，具体包括如下步骤：a.主动近红外光源照射瞳孔：采用“十”字阵列红外光源发出的主动近红外光均匀照射瞳孔后，通过接收红外光的摄像头成像；b.运用成像系统线阵CCD(ChargeCoupledDevice，电荷耦合器件)进行成像：所述摄像头中的成像系统采用线阵CCD，所述线阵CCD由一系列等距离光电二极管构成，当目标成像在线阵CCD光敏面上时，所述CCD器件把光敏面上瞳孔影像的光学信息转换成与光强成正比的电荷量，在CCD器件输出端获得瞳孔的输出脉冲数字信号成像；c.运用灰度识别分离瞳孔边缘：瞳孔的边缘毗邻虹膜；经过上述的“十”字阵列近红外光源摄像后，采集的图像是瞳孔和虹膜的两条相互垂直的一维线性像素，有灰度分布特点；由于瞳孔灰度小于虹膜灰度，所以图像中灰度最小的“区域”(两条相互垂直的一维线)就是瞳孔区域；d.拟合唯一圆计算直径D值：采用二值化的方法分离瞳孔区域；采用自适应法获取阈值T；对整幅图像进行二值化，如果灰度小于T，则像素值设为1，否则为0，像素值为1的部分即为瞳孔区域所覆盖的十字区域线；以十字区域线为坐标轴，瞳孔边缘的四个坐标(X1，0)、(X2，0)、(0，Y1)、(0，Y2)仅对应一个圆(X1-X2和Y1-Y2两条线)；瞳孔直径其中R为瞳孔半径。步骤a中所述“十”字阵列光源为两组线性近红外光源相互垂直组成；所述线性近红外光源由发近红外光二极管灯珠排列成直线、间隔紧密的光辐射单元组成。步骤a中所述主动近红外光为780nm-2526nm的近红外光，优选为780nm的近红外光。步骤a中所述接收红外光的摄像头上设置有窄带滤光片，允许近红外光通过的同时过滤环境光，提高红外摄像的抗干扰能力。所述发近红外光二极管灯珠发射的近红外光为780nm-2526nm的近红外短波。步骤b中所述线阵CCD设置的光电二极管的排列为等距排列；且光电二极管在尺寸制作时就已经确定，所以输出脉冲的个数就代表着目标的尺寸。其中，CCD(ChargeCoupledDevice，电荷耦合器件)器件按其感光单元的排列方式分为线阵CCD和面阵CCD两类。线阵CCD具有实时传输光电变换信号和自扫描速度快、频率响应高，能够实现动态测量，并能在低照度下工作的特点，本专利技术中选取线阵CCD，而且线阵CCD像元尺寸比较灵活，帧幅数高，特别适用于一维动态目标的测量。步骤c中采集的图像优选为光学系统按照1倍率成像在CCD的光敏面上，由于瞳孔照射时摄像距离短，故设计光学系统按照1倍率成像在CCD的光敏面上，影像反应了瞳孔的尺寸。步骤d中所述二值法的关键在于如何选取合适的阈值T，本专利技术中采用自适应法获取阈值T；所述自适应法获取阈值T，具体步骤为：先计算整个图像的灰度直方图，由灰度直方图可知，在低灰度区存在一个峰值(该峰值就是瞳孔灰度集中的区域)，选取低灰度区存在的这一峰值和下一峰值(虹膜灰度集中的区域)之间的最小灰度值作为二值化的阈值T；对整幅图像进行二值化，如果灰度小于T，则像素值设为1，否则为0，瞳孔区域(X1-X2和Y1-Y2两条线)被分离出来。本专利技术所述的自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，可应用到瞳孔光线笔中来实现，具有操作简单，便于携带的优点。本专利技术的技术方案与现有技术相比具有以下有益效果：1.本专利技术所述的自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，采用“十”字阵列红外光源的设计，并且采用线阵CCD，不仅节约成像成本，同时简化了最后的计算成本。2.本专利技术所用的瞳孔直径计算方法简单，对处理器的要求低，进而实施成本低。3.本专利技术所采用的灰度识别和二值化分离瞳孔的方法，配合十字光源和线阵CCD,识别和分离的计算步骤简单；并且检测数据客观，避免了传统的主观误差。4.本专利技术的整个实施方案简洁，整体耗电低，对电池容量要求低，可制造便携的工具，例如融合到传统的瞳孔笔上，实用性强，易于推广。附图说明图1为专利技术的方法的步骤框架的框状图。图2是本专利技术的方法中运用灰度识别分离瞳孔边缘的示意图；其中：A，为“十”字阵列近红外光源照射眼部示意图；B，为采集获得的包含瞳孔和虹膜的两条相互垂直的一维灰度线性像素图；C，为二值化后瞳孔覆盖区域的互相垂直的一维线示意图。图3是本专利技术的方法中瞳孔识别的垂直一维线形成的坐标轴示意图。图4本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：/na.主动近红外光源照射瞳孔：采用“十”字阵列红外光源发出的主动近红外光均匀照射瞳孔后，通过接收红外光的摄像头成像；/nb.运用成像系统线阵CCD进行成像：所述摄像头中的成像系统采用线阵CCD，所述线阵CCD由一系列等距离光电二极管构成，当目标成像在线阵CCD光敏面上时，所述CCD器件把光敏面上瞳孔影像的光学信息转换成与光强成正比的电荷量，在CCD器件输出端获得瞳孔的输出脉冲数字信号成像；/nc.运用灰度识别分离瞳孔边缘：瞳孔的边缘毗邻虹膜；经过上述的“十”字阵列近红外光源摄像后，采集的图像是瞳孔和虹膜的两条相互垂直的一维线性像素，有灰度分布特点；由于瞳孔灰度小于虹膜灰度，所以图像中灰度最小的两条相互垂直的一维线就是瞳孔所在区域；/nd.拟合唯一圆计算直径D值：采用二值化的方法分离瞳孔区域；采用自适应法获取阈值T；对整幅图像进行二值化，如果灰度小于T，则像素值设为1，否则为0，像素值为1的部分即为瞳孔区域所覆盖的十字区域线；以十字区域线为坐标轴，瞳孔边缘的四个坐标(X1，0)、(X2，0)、(0，Y1)、(0，Y2)仅对应一个圆；瞳孔直径...

【技术特征摘要】
1.一种自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
a.主动近红外光源照射瞳孔：采用“十”字阵列红外光源发出的主动近红外光均匀照射瞳孔后，通过接收红外光的摄像头成像；
b.运用成像系统线阵CCD进行成像：所述摄像头中的成像系统采用线阵CCD，所述线阵CCD由一系列等距离光电二极管构成，当目标成像在线阵CCD光敏面上时，所述CCD器件把光敏面上瞳孔影像的光学信息转换成与光强成正比的电荷量，在CCD器件输出端获得瞳孔的输出脉冲数字信号成像；
c.运用灰度识别分离瞳孔边缘：瞳孔的边缘毗邻虹膜；经过上述的“十”字阵列近红外光源摄像后，采集的图像是瞳孔和虹膜的两条相互垂直的一维线性像素，有灰度分布特点；由于瞳孔灰度小于虹膜灰度，所以图像中灰度最小的两条相互垂直的一维线就是瞳孔所在区域；
d.拟合唯一圆计算直径D值：采用二值化的方法分离瞳孔区域；采用自适应法获取阈值T；对整幅图像进行二值化，如果灰度小于T，则像素值设为1，否则为0，像素值为1的部分即为瞳孔区域所覆盖的十字区域线；以十字区域线为坐标轴，瞳孔边缘的四个坐标(X1，0)、(X2，0)、(0，Y1)、(0，Y2)仅对应一个圆；瞳孔直径其中R为瞳孔半径。


2.根据权利要求1所述的自动识别瞳孔及计算瞳孔直径的方法，其特征在于：步骤a中所述“十”字阵列光源为两组线性近红外光源相互垂直组成...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵俊杰，罗孜贤，黄颖，李祉萱，
申请(专利权)人：赵俊杰，
类型：发明
国别省市：河北;13