改进的红外瞳孔定位算法：抗干扰与高精度

本文主要探讨了一种改进的红外图像中瞳孔定位算法，旨在解决传统方法在处理红外图像时遇到的诸如反射光斑、睫毛阴影等问题，以提高瞳孔定位的准确性和鲁棒性。该算法首先通过阈值分割技术获取候选瞳孔区域，接着运用形态学运算对图像进行处理，有效地去除不相关的图像元素。接下来，经过团块筛选进一步缩小瞳孔可能的位置范围。随后，算法对筛选后的区域进行边缘检测，以便确定瞳孔轮廓。为了减少斑点干扰，进行了斑点去除操作，以确保瞳孔边缘的清晰。最后，采用椭圆拟合技术对瞳孔轮廓进行精确拟合，从而确定瞳孔的中心位置。 在传统的椭圆拟合法中，虽然速度快，但抗干扰能力较弱，定位精度有限。针对这一问题，本文提出的改进算法结合了形态学和斑点去除步骤，显著提高了算法对噪声和不规则因素的抵抗能力。实验结果显示，该算法在面对红外图像中的各种干扰时仍能保持较高的定位正确率，这对于视线追踪、虹膜识别和医疗诊断等应用具有重要意义。 瞳孔定位在多种领域都有重要应用。例如，在视线追踪中，通过对瞳孔运动状态的分析，可以推断出视线方向和落点，从而深入了解人的心理活动。虹膜识别中，瞳孔定位有助于准确提取虹膜区域，为生物识别提供可靠数据。在医疗诊断中，监测瞳孔的变化可以辅助判断病人的精神状态或药物反应。 目前，瞳孔定位算法有多种，如Hough变换法、梯度向量法、椭圆拟合法、对称变换法和微积分法。然而，每种方法都有其优缺点：Hough变换法计算量大，实时性不足；梯度向量法虽快，但易受光照和图像模糊影响；椭圆拟合法快但抗干扰性差；对称变换法计算复杂度高；微积分法则要求图像质量高，但速度较慢。因此，本文提出的改进椭圆拟合法旨在平衡速度和精度，以适应红外图像的特殊需求。 该文提出了一种针对红外图像的瞳孔定位新策略，通过一系列图像处理步骤，提升了算法在复杂环境下的性能，为实际应用提供了更可靠的技术支持。未来的研究可以进一步优化该算法，以应对更多种类的图像干扰和更复杂的场景。