[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置及可穿戴設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910251347.6
• 申請(qǐng)日: 2019-03-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109993115B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李綱;陳麗莉;孫建康;馬福強(qiáng);崔利陽(yáng);楚明磊;薛亞沖
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 京東方科技集團(tuán)股份有限公司;北京京東方光電科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 楊廣宇

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取包含瞳孔的初始圖像；

基于所述初始圖像，建立第一累加直方圖；

對(duì)所述第一累加直方圖進(jìn)行邊緣模糊處理，得到第二累加直方圖；

分別在所述第一累加直方圖和所述第二累加直方圖中確定與所述初始圖像中瞳孔所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域；

基于所述第一累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值和所述第二累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，確定用于對(duì)所述初始圖像進(jìn)行二值化處理的閾值；

基于所述閾值對(duì)所述初始圖像進(jìn)行二值化處理。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別在所述第一累加直方圖和所述第二累加直方圖中確定與所述初始圖像中瞳孔所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域，包括：

對(duì)于所述第一累加直方圖和所述第二累加直方圖中的每個(gè)累加直方圖，將距離所述累加直方圖的灰度最小值的區(qū)域最近的平緩區(qū)域確定為所述目標(biāo)區(qū)域，所述平緩區(qū)域的任意相鄰兩個(gè)累加值的差距小于指定差距閾值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)于所述第一累加直方圖和所述第二累加直方圖中的每個(gè)累加直方圖，將距離所述累加直方圖的灰度最小值的區(qū)域最近的平緩區(qū)域確定為所述目標(biāo)區(qū)域，包括：

對(duì)于所述第一累加直方圖和所述第二累加直方圖中每個(gè)累加直方圖，從所述累加直方圖中第一個(gè)不為0的灰度值開(kāi)始，以x個(gè)灰度值為步長(zhǎng)，依次執(zhí)行多次檢測(cè)過(guò)程，所述檢測(cè)過(guò)程包括：

檢測(cè)第i個(gè)灰度值和第i+x個(gè)灰度值所對(duì)應(yīng)的累加值的差值的絕對(duì)值是否小于第一差值閾值，i為正整數(shù)，x為正整數(shù)；

當(dāng)?shù)趇個(gè)灰度值和第i+x個(gè)灰度值所對(duì)應(yīng)的累加值的差值的絕對(duì)值不小于第一差值閾值，將i+x確定為更新后的i，再次執(zhí)行所述檢測(cè)過(guò)程；

當(dāng)?shù)趇個(gè)灰度值和第i+x個(gè)灰度值所對(duì)應(yīng)的累加值的差值的絕對(duì)值小于第一差值閾值，統(tǒng)計(jì)連續(xù)出現(xiàn)的目標(biāo)絕對(duì)值的個(gè)數(shù)，所述目標(biāo)絕對(duì)值為已經(jīng)檢測(cè)的小于第一差值閾值的差值的絕對(duì)值；

當(dāng)連續(xù)出現(xiàn)的目標(biāo)絕對(duì)值的個(gè)數(shù)大于第一個(gè)數(shù)閾值，確定所述第i個(gè)灰度值為所述目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的起始灰度值；

基于所述起始灰度值，確定所述目標(biāo)區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始圖像，建立第一累加直方圖，包括：

基于所述初始圖像建立直方圖，所述直方圖的橫軸表示灰度值，縱軸表示所述初始圖像中具有不同灰度值的像素的個(gè)數(shù)與所述初始圖像的像素總數(shù)的比值；

基于所述直方圖建立所述第一累加直方圖，所述第一累加直方圖的橫軸表示灰度值，縱軸表示所述初始圖像中具有不同灰度值的像素的個(gè)數(shù)與所述初始圖像的像素總數(shù)的比值的累加值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值和所述第二累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值，確定所述閾值，包括：

確定所述第一累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域和第二累加直方圖的目標(biāo)區(qū)域中每個(gè)目標(biāo)區(qū)域的閾值備選值；

將確定的目標(biāo)區(qū)域的閾值備選值的平均值或加權(quán)平均值確定為所述閾值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述閾值備選值為所述目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的灰度值中的隨機(jī)值、最大值、最小值、平均值、加權(quán)平均值或者最大值和最小值的平均值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述閾值對(duì)所述初始圖像進(jìn)行二值化處理之后，所述方法還包括：

對(duì)二值化處理后的初始圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和/或橢圓擬合，得到瞳孔定位圖像。