一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法

本发明涉及眼部特征测量，尤其涉及一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法。

背景技术：

1、长久以来，眼睛被认为是心灵的窗户，眼部作为面部最有吸引力的美学亚单位，不仅可以一定程度上弥补面部其他器官的不足，更能够传达出一个人的精神状态、气质和情感。

2、随着经济发展和审美水平的提高，人们对个性化美化眼部的需求越来越强烈。在现阶段临床工作中，整形科医生多采用拍摄照片的方式记录患者的眼部情况，无法提供眼部特征的具体数据，部分患者难以在短时间内更直观、客观的了解自己眼部的基础条件，且术中的调整多依靠医师的经验判断，缺乏客观指标的辅助评价，术前术后对比亦缺乏量化的眼部特征指标。

3、目前，缺少一种能够对眼部特征进行自动测量的方法。

技术实现思路

1、本发明主要解决现有技术的缺少一种能够对眼部特征进行自动测量的方法的技术问题，提出一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，以自动检测眼部点位，并提供眼部特征标志数据。

2、本发明提供了一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，包括：

3、步骤1，采集人脸正面图像，并提取眼部图像；

4、步骤2，对眼部图像进行边缘检测；

5、步骤3，对眼部图像进行虹膜区域、巩膜区域和重睑区域提取，得到人眼分割后图像；

6、步骤4，将人眼两侧虹膜中心连线为水平线，对人眼分割后图像进行校正；

7、步骤5，根据人眼分割后图像，获取眼部特征点位；所述眼部特征点位，包括但不限于上睑缘轮廓、下睑缘轮廓、虹膜拟合圆轮廓、虹膜圆与上睑缘交点、内眦点、外眦点、瞳孔中心点中的一种或多种；

8、步骤6，根据获取的眼部特征点位，测量眼部特征数据；所述眼部特征数据包括但不限于上睑缘角膜映光距离、下睑缘角膜映光距离、虹膜暴露度、睑裂轴倾斜角、睑裂长度、睑裂宽度、睑裂高度、眼裂指数、睑裂面积、内眦间距、瞳孔间距、外眦间距、眼角指数、重睑面积中的一种或多种。

9、优选的，在步骤1中，通过分类器提取眼部图像；所述分类器采用haar级联分类器。

10、优选的，所述通过分类器提取眼部图像，包括以下过程：

11、使用一个针对人脸训练的haar级联分类器在图像中扫描并定位人脸区域；

12、在每个人脸区域内使用一个针对眼睛训练的haar级联分类器进一步扫描并定位眼睛区域。

13、优选的，在步骤1和步骤2之间，还包括：对眼部图像进行预处理；

14、所述预处理包括但不限于噪声去除处理、直方图均衡化处理和灰度化转换处理中的一种或多种。

15、优选的，在步骤2中，使用边缘检测算法对眼部图像进行边缘检测，来检测人眼的虹膜与巩膜边缘特征，从而确定虹膜和巩膜的轮廓

16、优选的，步骤3，对眼部图像进行虹膜区域、巩膜区域和重睑区域提取，包括以下过程：

17、对虹膜区域进行提取，通过进行hough圆变换检测，获取虹膜区域；

18、通过对人眼重睑区域进行轮廓检测，对识别到的轮廓进行过滤，对筛选后的轮廓进行标记确定区域的边界和位置，根据标记的区域，获取重睑区域；

19、对巩膜区域进行提取，通过使用otus阈值分割，从而将巩膜区域与其他区域分离，从而获取巩膜区域。

20、优选的，在步骤4中，将人眼两侧虹膜中心连线为水平线，对人眼分割后图像进行校正，包括以下过程：

21、将双侧虹膜中心连线为水平线，通过计算两眼虹膜中心连线与人眼分割后图像水平方向进行角度计算，通过角度计算结果旋转人眼分割后图像，使两侧虹膜中心连线与水平方向平行，进而实现人眼分割后图像校正。

22、优选的，在步骤6中，测量眼部特征数据，包括以下过程：

23、所述上睑缘角膜映光距离，通过统计虹膜中心位置至上眼睑缘的垂直距离像素点数目，通过虹膜直径尺进行计算得到；

24、所述下睑缘角膜映光距离，通过统计虹膜中心位置至下眼睑缘的垂直距离像素点数目，通过虹膜直径尺进行计算得到；

25、所述虹膜暴露度，通过将虹膜暴露像素点面积与虹膜总面积进行比值计算得到；

26、所述睑裂轴倾斜角，通过每只人眼各自内外眦点经过二元一次方程求解计算斜率获得；

27、所述睑裂长度、睑裂宽度和睑裂高度，通过以下过程得到：通过上眼睑轮廓最高点为上睑缘最高点，下眼睑轮廓最高点为下睑缘最低点，通过已知内眦点和外眦点对应像素点坐标信息，通过x轴水平方向各自对应坐标值做差值得到睑裂长度；通过y轴垂直方向各自对应坐标值做差值得到睑裂宽度；通过已知上睑缘最高点与下眼睑最低点对应像素点坐标信息，通过y轴垂直方向各自对应坐标值做差值得到睑裂高度；

28、所述眼裂指数，通过将睑裂高度与睑裂宽度计算结果进行比值计算得到；

29、所述睑裂面积、内眦间距、外眦间距和眼角指数，通过以下过程得到：获取每张图像眼睑对应区域像素数目，计算得到对应睑裂面积；最后通过内外眦点与瞳孔中心坐标位置信息，计算双侧内眦点间水平距离为内眦间距；计算双侧虹膜中心点间水平距离为瞳孔间距；计算双侧外眦点间水平距离得到外眦间距；通过内眦间距与外眦间距的比例得到眼角指数；

30、所述重睑面积，通过计算重睑线与上睑下缘或及过内外眦点的垂线共同组成的区域得到。

31、本发明提供的一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，通过分类器自动提取眼部图像，自动识别并测量睑缘轮廓及重睑区域，自动识别眼部特征点位并进行眼部特征数据测量；并以虹膜中心作为传统测量中的角膜映光点，以虹膜直径尺替代传统的毫米测量单位，以自身作为参考，更个性化、更全面、更迅速的提供眼部特征标志的数据。本发明提供较为全面的眼部特征数据检测结果，能够为指导眼部手术术前设计和术中矫正、观测术后恢复及术前术后对比提供一定参考，为患者自我检测眼部情况及远程面诊提供可能，量化的具体指标可为医生与患者沟通讲解提供便利；本发明可成为客观、便捷的辅助诊疗工具，能够更全面留存眼部数据，对判断双眼形态及对称性有一定意义，也为眼部数据分析与评价、眼部美学的测量与探索提供了新思路。

技术特征：

1.一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，在步骤1中，通过分类器提取眼部图像；所述分类器采用haar级联分类器。

3.根据权利要求2所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，所述通过分类器提取眼部图像，包括以下过程：

4.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，在步骤1和步骤2之间，还包括：对眼部图像进行预处理；

5.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，在步骤2中，使用边缘检测算法对眼部图像进行边缘检测，来检测人眼的虹膜与巩膜边缘特征，从而确定虹膜和巩膜的轮廓。

6.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，步骤3，对眼部图像进行虹膜区域、巩膜区域和重睑区域提取，包括以下过程：

7.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，在步骤4中，将人眼两侧虹膜中心连线为水平线，对人眼分割后图像进行校正，包括以下过程：

8.根据权利要求1所述的基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，其特征在于，在步骤6中，测量眼部特征数据，包括以下过程：

技术总结
本发明涉及眼部特征测量技术领域，提供一种基于面部图像采集的眼部特征自动测量方法，包括：步骤1，采集人脸正面图像，并提取眼部图像；步骤2，对眼部图像进行边缘检测；步骤3，对眼部图像进行虹膜区域、巩膜区域和重睑区域提取，得到人眼分割后图像；步骤4，将人眼两侧虹膜中心连线为水平线，对人眼分割后图像进行校正；步骤5，根据人眼分割后图像，获取眼部特征点位；步骤6，根据获取的眼部特征点位，测量眼部特征数据。本发明能够自动检测眼部特征，并提供眼部特征标志数据。

技术研发人员：赵穆欣,陈思,刘俐,雷斯文
受保护的技术使用者：大连医科大学附属第二医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15