正数，但是可以实际情况进行分别设置，
[0030]选择W数值最大的连通图对中的连通图b作为被识别的瞳孔。
[0031]图1各个框可被视为方法步骤、和/或被视为由于运行计算机程序代码而导致的操作、和/或被视为构建为实施相关功能的多个耦合的逻辑电路元件。
[0032]本发明示例性实施例可在硬件、软件或其组合中来实施。例如，本发明的某些方面可在硬件中实施，而其它方面则可在软件中实施。尽管本发明的示例性实施例的方面可被示出和描述为框图、流程图，但很好理解的是，这里描述的这些装置、或方法可在作为非限制性实例的系统中被实现为功能模块。
[0033]图2是根据本发明实施例的识别图像中瞳孔的装置的示意图。如图所示，该装置包括四个单元:A.图像预处理单元、B.边缘检测单元、C.构建连通图单元、D.筛选连通图对单
J L ο
[0034]A.图像预处理单元被配置为执行:构建原始图像的灰度图，对灰度图去噪。
[0035]B.边缘检测单元被配置为执行:计算灰度图的梯度图像，对梯度图像取数值大于指定阈值的像素作为边缘像素，构建边缘图。
[0036]C.构建连通图单元，被配置为执行:
[0037]根据边缘图的边缘线划分出连通区域，
[0038]将连通区域分为灰度值在100至200和灰度值在200以上的两个类别，
[0039]对于两个类别的连通图，选出连通图对，其中灰度数值200以上的连通图b的边缘线被包含在灰度数值在100-200的连通图a的边缘线中，
[0040]D.筛选连通图对单元，被配置为执行:
[0041 ]对各连通图对，计算连通图b的质心像素位置13_1^00&1:;[011、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长度b_Major、短轴像素长度b_Minor，
[0042]连接连通图a和b得到新的图像c，计算图c的质心像素位置(:_1^(^^011、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长度c_Major、短轴像素长度C_Minor，
[0043]对各连通图对，计算质心像素位置13_1^00&1:；[011和(3_1^0031:；[011的像素距离1^、13_Maj or 与 c_Ma j or 的比例R、b_Minor 与 c_Minor 的比例P，
[0044]对各连通图对，计算W=L-m*R_n*P，其中m和η为权重因子，
[0045]选择W数值最大的连通图对中的连通图b作为被识别的瞳孔。
[0046]此外，上述装置的各单元不应被理解为要求在所有的实施例中进行这种分离，而应该被理解为所描述的程序组件和系统通常可以被集成在单一的软件产品中或打包成多个软件产品。
[0047]相关领域的技术人员当结合附图阅读前述说明书时，对本发明的前述示例性实施例的各种修改和变形对于相关领域的技术人员会变得明显。因此，本发明的实施例不限于所公开的特定实施例，并且变形例和其它实施例意在涵盖在所附权利要求的范围内。
【主权项】
1.一种识别图像中瞳孔的方法，其特征在于，包括: A.图像预处理； B.边缘检测； C.构建连通图，包括: 根据边缘图的边缘线划分出连通区域， 将连通区域分为灰度值在100至200和灰度值在200以上的两个类别， 对于两个类别的连通图，选出连通图对，其中灰度数值200以上的连通图b的边缘线被包含在灰度数值在100-200的连通图a的边缘线中， D.筛选连通图对，包括: 对各连通图对，计算连通图b的质心像素位置b_Loca t i on、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长度b_Ma j or、短轴像素长度b_Minor， 连接连通图a和b得到新的图像c，计算图c的质心像素位置(:_1^(^^011、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长短轴像素长度C_Minor， 对各连通图对，计算质心像素位置13_1^00&1:；[011和(3_1^0031:；[011的像素距离1^、13_]\&001'与c_Maj or 的比例R、b_Minor 与 c_Minor 的比例P， 对各连通图对，计算W=L-m*R_n*P，其中m和η为权重因子， 选择W数值最大的连通图对中的连通图b作为被识别的瞳孔。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于， 图像预处理包括: 构建原始图像的灰度图， 对灰度图去噪。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于， 该原始图像通过以下方式获得: 获取输入的视频、将视频按时间间隔切分成多张图片，将首张图片作为识别瞳孔的原始图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于， 原始图像的灰度图通过以下方式构建: 获取原始图像的每个像素的R、G、B数值，对于每个像素选择其R、G、B数值中最大的值作为该像素的灰度值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于， 边缘检测包括: 计算灰度图的梯度图像， 对梯度图像取数值大于指定阈值的像素作为边缘像素，构建边缘图。6.一种识别图像中瞳孔的装置，其特征在于，包括: A.图像预处理单元； B.边缘检测单元； C.构建连通图单元，被配置为执行: 根据边缘图的边缘线划分出连通区域， 将连通区域分为灰度值在100至200和灰度值在200以上的两个类别， 对于两个类别的连通图，选出连通图对，其中灰度数值200以上的连通图b的边缘线被包含在灰度数值在100-200的连通图a的边缘线中， D.筛选连通图对单元，被配置为执行: 对各连通图对，计算连通图b的质心像素位置b_Loca t i on、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长度b_Ma j or、短轴像素长度b_Minor， 连接连通图a和b得到新的图像c，计算图c的质心像素位置(:_1^(^^011、与其连通区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴的像素长短轴像素长度C_Minor， 对各连通图对，计算质心像素位置13_1^00&1:；[011和(3_1^0031:；[011的像素距离1^、13_]\&001'与c_Maj or 的比例R、b_Minor 与 c_Minor 的比例P， 对各连通图对，计算W=L-m*R_n*P，其中m和η为权重因子， 选择W数值最大的连通图对中的连通图b作为被识别的瞳孔。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于， 图像预处理单元被配置为执行: 构建原始图像的灰度图， 对灰度图去噪。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于， 该原始图像通过以下方式获得: 获取输入的视频、将视频按时间间隔切分成多张图片，将首张图片作为识别瞳孔的原始图像。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于， 原始图像的灰度图通过以下方式构建: 获取原始图像的每个像素的R、G、B数值，对于每个像素选择其R、G、B数值中最大的值作为该像素的灰度值。10.如权利要求6所述的装置，其特征在于， 边缘检测单元被配置为执行: 计算灰度图的梯度图像， 对梯度图像取数值大于指定阈值的像素作为边缘像素，构建边缘图。
【专利摘要】一种识别图像中瞳孔的方法和装置。该方法包括四个步骤：A.图像预处理、B.边缘检测、C.构建连通图、D.筛选连通图对。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105590092
【申请号】CN201510765986
【发明人】冯亮, 蔡子豪, 尹亚伟
【申请人】中国银联股份有限公司
【公开日】2016年5月18日
【申请日】2015年11月11日