【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其是涉及一种瞳孔检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、普尔钦斑是红外光源在角膜上反射的亮斑，如图1中的白色亮点所示。多级普尔钦斑是光束在入射眼球的过程中，在眼球各层膜的前后面上形成的影像。较明显的有4个，分别为在角膜外表面形成的第一普尔钦斑、在角膜内表面形成的第二普尔钦斑，在晶状体外表面及内表面分别形成的第三普尔钦斑、第四普尔钦斑(如图2所示)。其中，一般只有第一普尔钦斑能直接被观察到(如图1所示)。
2、如图3所示，传统的红外眼部图像的瞳孔检测步骤如下：
3、a)预处理
4、对原图像(红外眼部图像的灰度图像)进行去噪、滤波等预处理，得到眼部区域平滑的预处理后图像。
5、b)二值化
6、选取合适阈值，对预处理后图像进行二值化处理，提取出瞳孔区域的二值化图像。
7、c)边界提取
8、利用边界提取算子，提取二值化图像的瞳孔边界。
9、d)椭圆拟合
10、对提取出的瞳孔边界的边界点，进行椭圆的最小二乘拟合，得到瞳孔所在的椭圆以及瞳孔中心坐标。
11、在眼动追踪技术中，需要红外光源作为照明光源，但其产生的一级和多级普尔钦斑，若出现在瞳孔和虹膜的边界上，必然会影响瞳孔边界的提取，如图3的c)中，导致提取出的瞳孔边界不规则，进而导致传统瞳孔检测方法对图3的d)的椭圆拟合失准。除普尔钦斑的影响外，瞳孔边界的提取还会受到注视方向和睫毛的影响。
技术实
1、本专利技术的目的在于提供一种瞳孔检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以提高瞳孔检测结果的精确度。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种瞳孔检测方法，包括：
3、对待检测的瞳孔图像进行瞳孔边界点提取，得到多个候选边界点；
4、基于预设的边界点限制条件，对各个所述候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点；
5、通过对各个所述目标边界点进行椭圆拟合，得到瞳孔检测结果。
6、进一步地，所述边界点限制条件包括边界点曲率方向条件，所述边界点曲率方向条件为边界点的切线方向与椭圆中心指向边界点的向量所成的角度，位于以90°为中心的预设角度范围内；所述基于预设的边界点限制条件，对各个所述候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点，包括：
7、对各个所述候选边界点进行椭圆拟合，得到拟合结果数据；其中，所述拟合结果数据包括椭圆中心点；
8、对于每个所述候选边界点，基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点曲率方向条件，得到第一判断结果；
9、根据所述第一判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点。
10、进一步地，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点曲率方向条件，得到第一判断结果，包括：
11、确定该候选边界点对应的第一向量和第二向量；其中，所述第一向量为所述椭圆中心点指向该候选边界点的向量，所述第二向量为该候选边界点的前一候选边界点指向该候选边界点的下一候选边界点的向量；
12、判断所述第一向量和所述第二向量的点积的绝对值是否小于第一预设值；
13、如果是，确定所述第一判断结果为是。
14、进一步地，所述边界点限制条件还包括边界点凹凸性条件，所述边界点凹凸性条件为各个边界点所在位置的凹凸性保持一致；所述根据所述第一判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点，包括：
15、当所述第一判断结果为是时，基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点凹凸性条件，得到第二判断结果；
16、根据所述第二判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点。
17、进一步地，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点凹凸性条件，得到第二判断结果，包括：
18、确定该候选边界点对应的第一向量和第三向量；其中，所述第一向量为所述椭圆中心点指向该候选边界点的向量，所述第三向量为该候选边界点指向其下一候选边界点的向量与该候选边界点的前一候选边界点指向该候选边界点的向量的差；
19、判断所述第一向量和所述第三向量的夹角的余弦值是否小于0；
20、如果是，确定所述第二判断结果为是。
21、进一步地，所述边界点限制条件还包括边界区域极值点条件，所述边界区域极值点条件包括边界点距椭圆中心的距离大于短轴长度，且小于长轴长度与第二预设值的和；所述拟合结果数据还包括长轴长度和短轴长度；所述根据所述第二判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点，包括：
22、当所述第二判断结果为是时，基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界区域极值点条件，得到第三判断结果；
23、当所述第三判断结果为是时，确定该候选边界点为目标边界点。
24、进一步地，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界区域极值点条件，得到第三判断结果，包括：
25、计算得到所述椭圆中心点与该候选边界点之间的长度；
26、判断所述长度是否大于所述短轴长度，且小于所述长轴长度与所述第二预设值的和；
27、如果是，确定所述第三判断结果为是。
28、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种瞳孔检测装置，包括：
29、提取模块，用于对待检测的瞳孔图像进行瞳孔边界点提取，得到多个候选边界点；
30、筛选模块，用于基于预设的边界点限制条件，对各个所述候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点；
31、确定模块，用于通过对各个所述目标边界点进行椭圆拟合，得到瞳孔检测结果。
32、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法。
33、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行第一方面所述方法。
34、本专利技术实施例提供的瞳孔检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够对待检测的瞳孔图像进行瞳孔边界点提取，得到多个候选边界点；基于预设的边界点限制条件，对各个候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点；通过对各个目标边界点进行椭圆拟合，得到瞳孔检测结果。这样通过预设的边界点限制条件从瞳孔边界的候选边界点中筛选出目标边界点，有效消除了由于普尔钦斑、睫毛和注视方向对瞳孔边界的遮挡所导致的瞳孔边界提取失真问题，实现了瞳孔中心及瞳孔大小的精确提取，因此提高了瞳孔检测结果的精确度。
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1.一种瞳孔检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边界点限制条件包括边界点曲率方向条件，所述边界点曲率方向条件包括边界点的切线方向与椭圆中心指向边界点的向量所成的角度，位于以90°为中心的预设角度范围内；所述基于预设的边界点限制条件，对各个所述候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点曲率方向条件，得到第一判断结果，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边界点限制条件还包括边界点凹凸性条件，所述边界点凹凸性条件为各个边界点所在位置的凹凸性保持一致；所述根据所述第一判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点凹凸性条件，得到第二判断结果，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边界点限制条件还包括边界区域极值点条件，所述边界区域极值点条
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界区域极值点条件，得到第三判断结果，包括：
8.一种瞳孔检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种瞳孔检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边界点限制条件包括边界点曲率方向条件，所述边界点曲率方向条件包括边界点的切线方向与椭圆中心指向边界点的向量所成的角度，位于以90°为中心的预设角度范围内；所述基于预设的边界点限制条件，对各个所述候选边界点进行边界点筛选，得到多个目标边界点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点曲率方向条件，得到第一判断结果，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边界点限制条件还包括边界点凹凸性条件，所述边界点凹凸性条件为各个边界点所在位置的凹凸性保持一致；所述根据所述第一判断结果，确定该候选边界点是否为目标边界点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述拟合结果数据，判断该候选边界点是否满足所述边界点凹凸性条件，得到第二判断结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：高硕，赵子贺，王嘉琪，胡岩松，李聪，李尚儒，王家诚，孟泓贝，杨璨西，李晓清，李若诗，王鸿源，宋婷婷，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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