一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法与流程

本发明属于医疗图像处理领域，特别涉及到一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法。

背景技术：

手持视力筛查仪的技术原理与检眼镜的原理类似，通过红外光在视网膜反射到瞳孔上的光斑大小确定人眼的视力情况，而红外发光体与人眼的距离有特定的要求，为1m(+-)5cm，常用的人眼测距方法有超声测距，近红外测距，由于这些方法均需要设置辅助模块才能完成测距，不仅测距系统复杂，而且造价高，维护成本高。鉴于上述缺陷，实有必要设计一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题在于：提供一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法，来解决设置有辅助模块的测距设备系统复杂，成本高的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法，该方法在能量条人眼测距装置上实现，能量条人眼测距装置包括壳体、摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏、安卓系统，所述的摄像模块、控制模块、显示模块、触摸屏均与壳体固连，所述的控制模块分别与摄像模块、显示模块、触摸屏电相连，所述的安卓系统写入控制模块内，该能量条人眼测距方法包括以下步骤：

步骤1)：开机，安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块；

步骤2)：手持并移动壳体，保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上；

步骤3)：点击触摸屏上的“开始”按钮，开始检测；

步骤4)：设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像，并将光信号转换为电信号；

步骤5)：步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取；

步骤6)：图像信号处理器先对数据进行处理，生成yuv数据，再将yuv数据上传到应用层；

步骤7)：应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据，并将yuv图像数据转化成灰度图；

步骤8)：对灰度图像数据进行自适应二值化处理；

步骤9)：在二值化处理后的图像上查找连通域，作为待判断轮廓；

步骤10)：将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓，所述的设定条件如下：圆形度为0.95-1，面积为12.5mm²-63.6mm²，轮廓间距为40mm-80mm；

步骤11)：将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域；

步骤12)：对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法，确定瞳孔位置；

步骤13)：根据步骤12)确定的瞳孔位置，计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据，进行多边形逼近，求得半径，圆心，以及重心计算；

步骤14)：根据步骤13)计算得到的半径，圆心和重心点，确定瞳孔的外接矩形；

步骤15)：对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算，所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算，对二差计算后的结果进行累加，得出清晰度的值；

步骤16)：设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能，以固定的频率获取固定帧率的图像数据，每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15)，从而得到每一帧图像的清晰度值，在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置；

步骤17)：前后移动壳体，当清晰度值达到最大时，即表示当前位置距离瞳孔位置为1米，从而完成人眼测距。

有益效果：该基于安卓系统的能量条人眼测距方法通过对人眼图像分析，无须增加其他辅助模块即可完成测距，测距系统简单，造价低，且测试简单方便，准确度高。

附图说明

图1示出本发明流程图

图2示出本发明能量条人眼测距装置结构示意图

壳体 1 摄像模块 2

控制模块 3 显示模块 4

触摸屏 5 安卓系统(图中未画出)

具体实施方式

实施例1

如图1、图2所示，一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法，该方法在能量条人眼测距装置上实现，能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统，所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连，所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连，所述的安卓系统写入控制模块3内，该能量条人眼测距方法包括以下步骤：

步骤1)：开机，安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块；

步骤2)：手持并移动壳体，保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上；

步骤3)：点击触摸屏上的“开始”按钮，开始检测；

步骤4)：设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像，并将光信号转换为电信号；

步骤5)：步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取；

步骤6)：图像信号处理器先对数据进行处理，生成yuv数据，再将yuv数据上传到应用层；

步骤7)：应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据，并将yuv图像数据转化成灰度图；

步骤8)：对灰度图像数据进行自适应二值化处理；

步骤9)：在二值化处理后的图像上查找连通域，作为待判断轮廓；

步骤10)：将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓，所述的设定条件如下：圆形度为1，面积为63.6mm²，轮廓间距为80mm；

步骤11)：将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域；

步骤12)：对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法，确定瞳孔位置；

步骤13)：根据步骤12)确定的瞳孔位置，计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据，进行多边形逼近，求得半径，圆心，以及重心计算；

步骤14)：根据步骤13)计算得到的半径，圆心和重心点，确定瞳孔的外接矩形；

步骤15)：对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算，所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算，对二差计算后的结果进行累加，得出清晰度的值；

步骤16)：设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能，以固定的频率获取固定帧率的图像数据，每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15)，从而得到每一帧图像的清晰度值，在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置；

步骤17)：前后移动壳体，当清晰度值达到最大时，即表示当前位置距离瞳孔位置为1米，从而完成人眼测距。

实施例2

如图1、图2所示，一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法，该方法在能量条人眼测距装置上实现，能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统，所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连，所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连，所述的安卓系统写入控制模块3内，该能量条人眼测距方法包括以下步骤：

步骤1)：开机，安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块；

步骤2)：手持并移动壳体，保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上；

步骤3)：点击触摸屏上的“开始”按钮，开始检测；

步骤4)：设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像，并将光信号转换为电信号；

步骤5)：步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取；

步骤6)：图像信号处理器先对数据进行处理，生成yuv数据，再将yuv数据上传到应用层；

步骤7)：应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据，并将yuv图像数据转化成灰度图；

步骤8)：对灰度图像数据进行自适应二值化处理；

步骤9)：在二值化处理后的图像上查找连通域，作为待判断轮廓；

步骤10)：将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓，所述的设定条件如下：圆形度为0.95，面积为12.5mm²，轮廓间距为40mm；

步骤11)：将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域；

步骤12)：对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法，确定瞳孔位置；

步骤13)：根据步骤12)确定的瞳孔位置，计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据，进行多边形逼近，求得半径，圆心，以及重心计算；

步骤14)：根据步骤13)计算得到的半径，圆心和重心点，确定瞳孔的外接矩形；

步骤15)：对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算，所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算，对二差计算后的结果进行累加，得出清晰度的值；

步骤16)：设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能，以固定的频率获取固定帧率的图像数据，每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15)，从而得到每一帧图像的清晰度值，在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置；

步骤17)：前后移动壳体，当清晰度值达到最大时，即表示当前位置距离瞳孔位置为1米，从而完成人眼测距。

实施例3

如图1、图2所示，一种基于安卓系统的能量条人眼测距方法，该方法在能量条人眼测距装置上实现，能量条人眼测距装置包括壳体1、摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5、安卓系统，所述的摄像模块2、控制模块3、显示模块4、触摸屏5均与壳体1固连，所述的控制模块3分别与摄像模块2、显示模块3、触摸屏4电相连，所述的安卓系统写入控制模块3内，该能量条人眼测距方法包括以下步骤：

步骤1)：开机，安卓系统通过控制模块直接启动摄像模块；

步骤2)：手持并移动壳体，保证被检测者的眼睛被显示在显示模块上；

步骤3)：点击触摸屏上的“开始”按钮，开始检测；

步骤4)：设置在摄像模块中的感光单元获取感光成像，并将光信号转换为电信号；

步骤5)：步骤4)中的电信号通过MIPI接口被集成在控制模块内部的图像信号处理器获取；

步骤6)：图像信号处理器先对数据进行处理，生成yuv数据，再将yuv数据上传到应用层；

步骤7)：应用层获取图像信号处理器上传的yuv数据，并将yuv图像数据转化成灰度图；

步骤8)：对灰度图像数据进行自适应二值化处理；

步骤9)：在二值化处理后的图像上查找连通域，作为待判断轮廓；

步骤10)：将步骤9)内的待判断轮廓根据设定条件进行判定得到双眼轮廓，所述的设定条件如下：圆形度为0.97，面积为38mm²，轮廓间距为60mm；

步骤11)：将步骤10)得到的双眼轮廓分割成左右眼的子区域；

步骤12)：对左右眼的子区域图像数据进行自适应膨胀腐蚀算法，确定瞳孔位置；

步骤13)：根据步骤12)确定的瞳孔位置，计算出双眼轮廓所对应位置的灰度图像数据，进行多边形逼近，求得半径，圆心，以及重心计算；

步骤14)：根据步骤13)计算得到的半径，圆心和重心点，确定瞳孔的外接矩形；

步骤15)：对瞳孔的外接矩形区域进行清晰度计算，所述的清晰度计算是对灰度图中每个点与其上下左右四边相邻点进行二差计算，对二差计算后的结果进行累加，得出清晰度的值；

步骤16)：设置在摄像模块上的感光单元根据控制模块的性能，以固定的频率获取固定帧率的图像数据，每一帧图像数据重复步骤4)到步骤15)，从而得到每一帧图像的清晰度值，在摄像模块处于固焦状态下可以根据清晰度值峰值判定清晰位置；

步骤17)：前后移动壳体，当清晰度值达到最大时，即表示当前位置距离瞳孔位置为1米，从而完成人眼测距。

本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性的劳动，所做出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。