基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪方法

视线跟踪是基于多通道的人机交互技术的重要研究内容．而基于瞳孔-角膜反射技术的视线方向是目前应用最广泛的视线跟踪技术之一。瞳孔-角膜反射技术的主要目的是提取人眼图像中瞳孔-角膜反射向量作为视线方向计算模型所需的视觉信息,通过搭建红外光源设备提取瞳孔-角膜反射向量构建基于瞳孔-角膜反射技术的视线跟踪系统,为面向人机交互的视线跟踪研究提供可行的低成本解决方案。     

一种新的基于瞳孔-角膜反射技术的视线追踪方法

针对现有单相机单光源视线追踪系统存在的几个问题:精度不高、头动受限以及标定复杂,提出了一种新的基于瞳孔-角膜反射(PCCR)技术的视线追踪方法.通过提出的瞳孔边缘滤波算法(RDPEF)和三通道伪彩色图(TCPCM)解决了近红外条件下瞳孔定位误差较大、瞳孔跟踪鲁棒性较差的问题,进而提高了视线特征提取的精度.通过提出的头部位置补偿方法以及个体差异转化模型,使二维映射模型允许使用者头部运动并且只需要单点标定.该方法提高了单相机视线追踪的精度和应用范围,为面向人机交互的视线追踪系统提供了有效的低成本解决方案.     

基于星射线法的瞳孔中心定位

为解决红外图像中人眼瞳孔中心定位存在的眼睑遮挡、睫毛遮挡和角膜反射引起的白斑干扰等问题,采用由粗到精的瞳孔中心定位策略.对红外图像进行预处理,通过YoloV3深度学习模型检测瞳孔区域,实现瞳孔中心的粗略定位;在此基础上,采用星射线法提取瞳孔边缘点,剔除因眼睑遮挡导致的伪瞳孔边缘点;将剩下的边缘点基于最小二乘法进行椭圆拟...     

基于瞳孔角膜反射技术的视线估计方法

作为信息获取与人机交互的一种新型方式,视线跟踪技术已经成为计算机视觉领域的热门研究方向。视线跟踪的核心技术是视线估计。针对现有视线估计方法标定复杂、限制头部运动等问题,提出了一种改进的基于二维瞳孔角膜反射技术的视线估计方法。在单相机单光源条件下,通过建立瞳孔角膜反射模型、补偿个体差异误差、补偿头部运动误差等步骤实现单点标定视线估计。实验结果表明,用该算法估计视线,在一定范围内,头部移动不会带来精度的明显下降。     

基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法

为了提高人机交互中瞳孔定位的精确性与快速性,提出一种基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法。对图像进行基于光线补偿和中值滤波的预处理操作,进而根据直方图统计出图像中未出现的像素灰度值,计算余下像素的最大类间方差,求取二值化图像的最佳阈值,采用椭圆拟合方法确定瞳孔中心及半径。实验结果证明,该方法准确快速,为视线跟踪奠定必要的基础。     

单摄像机视线跟踪

提出一种能对环境光强变化、用户头部位置变化自动适应的视线跟踪方法,减少了视线跟踪系统对使用者的头部限制。改进了视线跟踪算法：依据直方图,给出了一种自适应阈值提取方法; 依据瞳孔边界点的灰度信息、梯度信息及瞳孔边界曲线的平滑信息综合判据,给出了一种提取瞳孔边界点的一维算法; 给出了一种随机化椭圆拟合算法; 讨论了去除眼皮、眼睫毛及光斑干扰的方法。实验结果验证了算法的有效性。     

一种人脸图象中瞳孔中心的提取方法

本文提出一种人脸灰度图象中瞳孔中心精确提取的方法。首先采用积分投影法自动检测眼睛区域，然后利用灰度变化的强度、方向信息进行边缘提取和上、下眼睑轮廓跟踪，探讨基于眼睛几何特征的瞳孔中心精确定位方法。所采用的眼睑轮廓跟踪方法与传统的模板匹配法相比较，对眼睛特征的先验知识依赖程度较低，对不同类型的眼睛具有很好
好的适应性。所提出的瞳孔中心精确定位方法，与Hough变换的中心定位法相比较，计算量更小，且实验结果表明该方法具有很高的精确度。     

快速线结构光中心提取算法

在线结构光三维测量系统中,结构光中心提取的速度和精度直接影响到系统的整体性能。基于几何中心法、方向模板法和灰度重心法,提出了一种快速提取结构光中心的算法。首先,先对图像进行预处理,通过几何中心法快速提取结构光中心作为骨架;然后,提出了一种基于位置的法线判断法求取骨架法线方向,与常用的方向模板法比较,在速度上有了大幅度提升;最后,对骨架法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取结构光中心。实验结果表明,该算法不仅在速度上有很大提升,而且精度也达到了亚像素级别。     

基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统的研究

设计了一款基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统。该系统通过安装在眼镜上的摄像头采集人眼球瞳孔运动图像,并利用硬件电路分离视频同步信号,然后将信息传送至S3C6410嵌入式处理器,处理器利用图像处理算法计算出人的瞳孔运动轨迹,从而得到人眼瞳孔的实时定位信息。该系统具有较为广泛的应用前景,可以通过人眼睛的转动来实现对各种智能化设备的控制,能够应用于残疾人智能护理、病床智能护理等实际领域。     

面向大尺寸检测CCD图像中心提取精度的研究

大尺寸测量中,数字图像处理技术起到了至关重要的作用,而图像中心特征的提取精度是影响数字图像处理的核心因素之一.目前常用的中心特征的提取方法是传统质心法、灰度阈值质心法、平方加权质心法和高斯曲面拟合法质心法.由于采集图像时物体距CCD像面距离不固定,上述方法对不同物距采集的图像中心特征提取效果不同.现将在理论分析和仿真实验验证2个方面对这4种方法的特性进行比较.实验结果表明:高斯拟合质心法更适合较远距离采集图像的标定,而另3种质心法更适合较近距离采集图像的标定.     

基于图像处理技术的杂草特征提取方法研究

利用计算机视觉技术将杂草从背景中识别出来进行定位喷洒农药已成为精细农业研究的热点。选取颜色空间OHTA中I＇2分量作为特征量;利用基于遗传算法的自动阈值选取方法对特征分量巧进行阈值分割初步分离杂草与小麦;通过颜色聚类和形态滤波获得准确的杂草区域。实验结果表明：直接在彩色空间进行分割,可提高彩色图像的分割效果,利用该方法获得的杂草平均正确识别率达到90．47％。     

基于图像处理技术的二氧化硅熔融过程跟踪方法

针对CCD视频系统拍摄的二氧化硅在坩埚中的熔融过程,提出了基于动态模板匹配的自动跟踪方法,基本实现目标物体质心跟踪与面积计算的自动化.首先,计算模板与图片的相关系数,实现目标的初步定位,此处利用卷积操作代替计算相关系数的循环运算,提高了计算效率;其次,利用初步定位结果重新截取模板,利用该模板的纹理信息修正定位信息,得到更加准确的质心;最后,采用标准化图像处理流程与基于空间信息的K-means二值化方法,得到目标的面积信息,该信息被用于指导新模板的维度,进而截取新的模板,实现模板动态化.结果显示,上述方法能够对目标进行相对准确的定位,且计算的面积变化曲线符合客观实际.     

Blood vessel segmentation and extraction using H-minima method based on image processing techniques

Multimedia Tools and Applications - In this paper, the H-minima transform is used for blood vessel segmentation. The aim of this study is to get the high accuracy of blood vessel segmentation in...     

基于图像处理的苹果形状特征的提取研究

从红富士苹果的3个面上样本中获得最佳样本,再运用主成分分析算法从最佳样本的1 6个特征中提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间是;采用支持向量机分类器对红富士苹果进行分类,识别率达到95.3%.经大量实验证明该方法是可行的.     

图像处理的印刷机杠子特征参数提取

杠子是常见的一种印刷故障,杠子产生的原因和解决的办法是印刷领域研究的难点,提出了一种基于图像处理的杠子特征参数提取方法。用CCD采集待检测印刷图像,求印刷图像与标准图像的差分图像,可得到杠子的缺陷图像,通过数学形态学提取杠子图像特征参数,判断杠子故障的产生原因。通过J2108印刷机实例验证了方法在印刷机杠子诊断的可行性。     

基于深度卷积特征提取的红外与可见光图像融合方法

目前多数红外与可见光图像融合算法在融合过程中通常需要对源图像进行分解,这样易导致融合图像细节模糊和显著性目标丢失.为解决该问题,提出一种基于深度卷积特征提取的红外与可见光图像融合方法.首先,利用迁移学习理论对EfficientNet特征提取性能进行分析,选择7个特征提取模块;然后,直接将源图像送入特征提取模块以实现显著性特征提取;接着,构造通道归一化和平均算子操作用于获取显著图,再使用Softmax与Up-sampling组合的融合规则来得到融合权重,将融合权重与源图像进行卷积,生成7幅候选融合图像;最后,将候选融合图像的像素最大值作为最终的重构融合图像.所有实验均在公共数据集上进行,并与经典的传统和深度学习方法比较,主客观实验结果均表明,所提出方法能够有效地融合红外与可见光图像中的重要信息,突显融合图像的细节纹理,具有更好的视觉效果和更少的图像伪影以及人工噪声.     

基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术

为全面增强遥感影像上地物波谱的反射特性能力,实现对无人机目标的无误提取,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术;在类哈尔滤波器结构的支持下,按照区域环境中地物目标的颜色特征,完成低层影像特征的量化处理,实现基于图像分割技术的无人机遥感深度图获取;定义与无人机遥感影像相关的基本名词,通过原始特征选择的方式,判定地物波谱的平均反射特性水平,得到准确的特征元素相关性测度数值,完成无人机遥感影像的目标融合处理;在此基础上,分割多分辨率条件下的影像目标,在定义图像纹理与尺度条件的同时,得到最终的地物提取结果,实现基于图像分割无人机遥感影像目标提取技术的应用;对比实验结果表明,在初始采集相位条件及亚像素条件下,目标地物的波谱宽度均超过7.0μm,遥感影像的反射特性能力大幅提升,满足对无人机目标无误提取的实用需求。     

改进的LIP偏微分方程图像去噪方法

针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。     

基于LVDS技术的实时图像测试装置的设计

针对弹载图像采集设备与地面测试台之间大量实时图像数据高速传输的问题,提出了采用LVDS技术与FPGA相结合的解决方案,详细介绍了实时图像数据传输部分的硬件组成及工作原理。实验结果表明,该方案的数据传输速度达到20MB/s,很好地满足了实时图像数据发送和接收的速度要求。