[發明專利]虹膜的旋轉跟蹤算法

有效

• 申請號: 201310636153.0
• 申請日: 2013-12-03
• 公開（公告）號: CN103679141A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 劉黨會;陳浩;李紅波;徐超
• 申請（專利權）人: 浙江溫醫雷賽醫用激光科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/00
• 代理公司: 溫州金甌專利事務所(普通合伙) 33237
• 代理人: 黃肇平

技術領域

本發明涉及一種用于虹膜旋轉的跟蹤方法，具體涉及一種虹膜的旋轉跟蹤算法。

背景技術

傳統的準分子激光消融角膜時，眼跟蹤系統會實時找到虹膜中心，所有掃描點都會以實時的虹膜中心為原點進行隨機抽點消融。雖然能在一定程序上減少掃描點坐標的不準確性，但這種方法沒有考慮到虹膜在虹膜中心位置不變的情況下旋轉，進而對掃描點坐標產生影響。

發明內容

為了改進現有技術的不足，本發明提供一種虹膜的旋轉跟蹤算法，使掃描點跟蹤上旋轉的虹膜。

本發明所采用的技術方案是：一種虹膜的旋轉跟蹤算法，包括以下幾步，

一、?????極坐標化原始眼瞳圖片，以原始眼瞳圖片的瞳孔的中心為極點，以極角θ引出M條射線，在射線上每隔一個像素取一個點；

二、?????以極坐標的形式找到瞳孔外側的虹膜數據，將極坐標下M條射線上瞳孔輪廓外圍的前N個連續的像素數據作為原始虹膜數據A；

三、?????抓取實時眼瞳圖片，采用步驟一和步驟二的方式處理實時眼瞳圖片，得到實時虹膜數據為B；

四、?????向上或向下循環移動原始虹膜數據A的行數，得到的新的原始虹膜數據為A′，通過相似度判斷公式S=????????????????????????????????????????????????計算新的原始虹膜數據A′與實時虹膜數據B的相似度值，當相似度值最大時，通過移動的行數即可得到虹膜的旋轉角；

五、?????依次以步驟三和四的方式處理實時眼瞳圖片與上一幀的實時眼瞳圖片，計算兩者之間的相對旋轉角，通過累加前面計算的得到的旋轉角，得到實時眼瞳圖片和原始眼瞳圖片的旋轉角。

步驟一中極角θ精確到1°，M為360。

步驟一中，在射線上每隔一個像素取一個點，若該點在原始圖片數據中不存在，則采用雙線性插值法取點。

步驟二中以極角θ為行，像素數為列，提取極坐標下M條射線上虹膜的前N個連續的像素數據，保存為M行N列的圖片數據，并以該圖片數據作為原始虹膜數據A，N為50。

本發明的有益效果是：瞳孔大小影響虹膜的結構圖案，相關性要求瞳孔的大小盡量一致，所以使用實時眼瞳圖片和上一幀的實時眼瞳圖片進行比較，可以保證足夠的相關性，比較精確，通過該跟蹤方法使掃描點跟蹤上旋轉的虹膜，提高掃描精度。

附圖說明

圖1為本發明極坐標下的原始眼瞳圖片。

圖2為本發明極坐標化提取的數據圖片。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明實施例作進一步說明：

實施例：一種瞳孔的旋轉跟蹤方法。包括以下步驟：

參見圖1，第一階段：極坐標化原始眼瞳圖片，以原始眼瞳圖片的瞳孔的中心為極點，極角θ精確到1°，極徑R精確到1個像素，從0到359引出360條射線，在射線上每隔一個像素取一個點，若該點在原始圖片數據中不存在，則采用雙線性插值法取點；

在平面內取一個定點O，叫極點，引一條射線，叫做極軸，再選定一個長度單位和角度的正方向（通常取逆時針方向）。對于平面內任何一點，用R表示該點到極點的長度，該點到極點與極軸之間的角度為θ，?R叫做點的極徑，θ叫做點的極角，有序數對?(R,θ)就叫點M的極坐標，這樣建立的坐標系叫做極坐標系。

原始眼瞳圖片數據的存儲格式都是二維矩陣，不利于虹膜旋轉跟蹤的計算，所以需要進行坐標轉化，由平面直角坐標轉化為以瞳孔中心為極點的極坐標，極角θ精確到1°，極徑R精確到1個像素。從0°到359°引出360條射線，在射線上每隔一個像素（像素定義：像素是指基本原色素及其灰度的基本編碼）取一個點，若該點在原始眼瞳圖片數據中不存在，則采用雙線性插值法，即在原始眼瞳圖片數據中取離它最近的四個點和的平均值。由于射線長短不一，需要填充短射線以和長射線對齊。轉化后的圖片如圖2所示。

第二階段：以極坐標的形式找到瞳孔外側的虹膜數據，將極坐標下360條射線上瞳孔輪廓外圍的前50個連續的像素數據作為原始虹膜數據A。

以極角為行，像素數為列，提取極坐標下360條射線上虹膜（瞳孔輪廓外圍）的前50個連續的像素數據，保存為360行50列的圖片數據。圖2中白色矩形框內就是所需的虹膜數據。

第三階段：抓取實時眼瞳圖片，采用步驟一和步驟二的方式處理實時眼瞳圖片，得到實時虹膜數據為B；