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适用于低对比度模糊环境下的瞳孔定位方法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61202346);重庆市自然科学基金(No.cstc2012jjA40017).
中文摘要:

在视野计检查过程中,需要准确快速地获取患者瞳孔的位置信息.现有定位方法在瞳孔边界清晰且与周围区域对比度较强时,有着较好的定位效果,但当患者带有矫正镜片时,相机发出的红外线在穿过矫正镜片时会受到一定程度阻挡,产生较大反射,造成相机获取到的图像模糊,对比度下降,再加上矫正镜框等噪声的干扰,现有瞳孔定位方法的准确性明显下降.为了提高在低对比度模糊环境下瞳孔定位的准确性,提出了一种新的瞳孔定位方法.该方法通过图像预处理和区域生长提取出瞳孔区域,采用基于投票的滑动递增弧长方法确定瞳孔中心及半径.实验结果表明,该方法不仅适用于低对比度模糊环境下的瞳孔定位,在正常环境下同样有着很好的效果.

英文摘要:

Perimeter need get the pupil position of patients rapidly and accurately in the checking process. Existing pupil positioning approaches have a good position result when the pupil’s boundary looks clear and the contrast is strong. However when the patients are wearing corrective lenses, the infrared ray passing through the corrective lenses, which is produced by the camera, will be blocked to some extent and makes a greater reflection, resulting in making the image acquired by the camera blurred and low contrast. In addition, the frame of astigmatism lens also makes strong interference, so the accu-racy of existing approaches significantly decreases. In order to improve the accuracy of pupil positioning with a low contrast fuzzy environment, this paper proposes a new pupil positioning approach. Firstly, it uses image preprocessing and region growing to extract main area of the pupil. Then it uses arc length increment method based on a voting system to calculate the center and radius of the pupil. Experimental results show that this method is not only applicable to pupil position under low contrast fuzzy environment, but also has a good effect in normal condition.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887