红外摄像头下瞳孔中心精准定位：最小二乘法椭圆拟合算法

本文研究的是"基于椭圆拟合的瞳孔中心精确定位算法"，该研究发表于《中国医学仪器学报》2017年第3期。这项工作由余罗等人提出，旨在满足临床精确视线跟踪的需求。算法的核心是利用最小二乘法进行椭圆拟合来定位瞳孔中心。 在实施过程中，首先在红外光源环境下，通过摄像头捕捉人眼图像，对图像进行预处理，将其转换为二值化图像，以便更好地突出瞳孔区域。接着，通过分析图像轮廓，选取像素点数在100至300之间的部分作为瞳孔候选区域，进行初步筛选，这一步有助于去除非瞳孔部分的干扰。 接下来，算法对剩余的轮廓随机选择6个点，应用椭圆拟合技术来找到瞳孔的最佳几何形状。关键步骤是计算椭圆中心与边缘的距离的方差，方差最小的点被认为是瞳孔中心。这种策略使得算法能够在存在白斑干扰或者半闭眼等复杂情况下，仍能准确识别瞳孔位置。 该算法的一个显著优点是其对异常情况的鲁棒性，如视觉障碍或眼部运动引起的图像变化，它都能保持较高的精度。实验结果显示，该算法不仅定位准确，而且具有实时性，这对于需要实时监控的眼部追踪系统来说是非常重要的。 这项研究为临床眼科设备提供了一种有效的瞳孔中心定位方法，对于诸如眼动追踪、眼疾病诊断或手术导航等领域具有潜在的应用价值。同时，它也展示了将计算机视觉和数学优化技术结合在医疗设备中的可能性，进一步推动了医学工程领域的技术发展。