基于图像处理的眼球检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106295458A(43)申请公布日2017.01.04(21)申请号201510236635.6(22)申请日2015.05.11(71)申请人青岛若贝电子有限公司地址266000山东省青岛市高新区松园路17号A1-212(72)发明人吴国盛时磊(74)专利代理机构山东清泰律师事务所37222代理人柳彦君(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称基于图像处理的眼球检测方法(57)摘要本发明提供基于图像处理的眼球检测方法，其特征在于，按以下步骤进行：步骤一：人脸识别，对加载的图像进行人脸检测，并提取检测后的人脸的图像；步骤二：眼睛识别，在人脸图像中进行人眼检测，并提取两个眼睛的图像；步骤三：检测图像是否为彩色，如果是，对彩色图像进行灰度转换，如果否，进行步骤四；步骤四：采用Gamma校正方法对图像进行灰度值调整；步骤五：提取眼球中黑色部分的图像；步骤六：通过眼球黑色部分图像的轮廓，对黑色部分的中心位置进行定位；步骤七：根据原图中眼球黑色部分中心位置，将眼球的黑色部分变换到原图中，并将其标出。本发明的方法有效消除了光照对图像处理的影响，算法具有良好鲁棒性和准确性，为眼球检测提供一种高效准确的方法。CN106295458ACN106295458A权利要求书1/1页1.基于图像处理的眼球检测方法，其特征在于，按以下步骤进行：步骤一：人脸识别，对加载的图像进行人脸检测，并提取检测后的人脸的图像；步骤二：眼睛识别，在人脸图像中进行人眼检测，并提取两个眼睛的图像；步骤三：检测图像是否为彩色，如果是，对彩色图像进行灰度转换，如果否，进行步骤四；步骤四：采用Gamma校正方法对图像进行灰度值调整；步骤五：提取眼球中黑色部分的图像；步骤六：通过眼球黑色部分图像的轮廓，对黑色部分的中心位置进行定位；步骤七：根据原图中眼球黑色部分中心位置，将眼球的黑色部分变换到原图中，并将其标出。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的眼球检测方法，其特征在于，步骤四对图像灰度值进行非线性调整，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系，其中，指数Gamma取值小于1。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的眼球检测方法，其特征在于，步骤五中提取眼球中黑色部分图像的方法包括：A:采用Otsu分割算法以及阈值二值化算法准确的定位黑眼球的位置，得到包含黑白两部分的图像，黑色部分包括黑眼球及一部分眼皮与眼睛的交界线；B:采用形态学方法对图像进行处理，去除眼皮与眼睛的交界线，保留黑眼球的黑色部分，其他的全部为白色部分；C：采用中值滤波算法对图像中的噪点进行处理。2CN106295458A说明书1/5页基于图像处理的眼球检测方法技术领域[0001]本发明涉及图像识别与处理技术领域，具体地说，涉及一种基于图像处理的眼球检测方法。背景技术[0002]眼球检测在全息投影和全息手机领域具有广泛应用，甚至在一定程度上可以作为协助实现谎言检测的工具。眼球检测同时包含面部定位，眼部定位和瞳孔检测三个部分。其中面部定位和眼部定位是比较常见的识别算法，但是准确定位瞳孔并跟踪瞳孔的运动，目前还是非常前沿的课题。目前在眼球检测技术中，尚未得以较好解决的问题包括：1、原始图像中包含了光照的影响；众所周知，物体的材料加上光照的影响共同构成了物体的颜色，所以，如果我们想获得物体材料本身的颜色，我们就必须要考虑到消除光照的影响；2、原始图像中包含了很多噪点；这些噪点一部分由于光照的影响，另一部分原因是由于摄像机采光的影响；要想尽可能的恢复物体本身的样子，我必须考虑将噪点对图像的影响降低到最小；3、原始图像中可能包含了很多与前景无关或颜色、形状等相近的背景；我们想要尽可能完整的提取出图像中的前景，所以，在处理过程中不仅应该尽量减小图像处理的大小来增加处理速度，还应该尽可能的分离背景和前景；4、眼球检测过程准确的找到人眼的黑眼球的中心位置，所以我们需要找到黑眼球并分离出来。但是，由于人眼的黑眼球并不是完全的纯黑色，眼睛的白色部分，也不是完全的纯白色，所以我们在实验中，需要重新的寻找眼球的特征来准确的分离出眼球部分。发明内容[0003]为了上述问题，本发明提供了一种基于图像处理的眼球检测方法，通过伽马变换消除光线的影响，然后借助Ostu算法实现自动分割并检测出瞳孔，其具体的技术方案如下：基于单目摄像头的智能测距方法，按以下步骤进行：基于图像处理的眼球检测方法，按以下步骤进行：步骤一：人脸识别，对加载的图像进行人脸检测，并提取检测后的人脸的图像；步骤二：眼睛识别，在人脸图像中进行人眼检测，并提取两个眼睛的图像；步骤三：检测图像是否为彩色，如果是，对彩色图像进行灰度转换，如果否