基于直方图和二次椭圆拟合的瞳孔高效检测

为了提高瞳孔检测效率,提出了一种基于直方图二值化和瞳孔二次椭圆拟合的检测方法。该算法首先计算瞳孔图像的直方图,利用直方图找到最佳二值化阈值,对二值化后的图像进行瞳孔区域筛选和填充;在此基础上,使用改进星射线法找到瞳孔边缘,剔除瞳孔伪边缘点,将最小二乘椭圆拟合方法和Huber损失函数相结合,进行第一次瞳孔椭圆拟合。利用拟合的椭圆继续排除边缘杂点,最后利用边缘点进行第二次正确拟合瞳孔椭圆。从第二帧图像开始,以前一帧图像的瞳孔中心为中心,缩小图像检测区域。实验结果表明,该瞳孔检测算法在5像素的误差范围内检测成功率达到86%,算法运行时间仅需4.29 ms,具有较高的实用性。