CN110785114A - 高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备 - Google Patents

高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110785114A
CN110785114A CN201880040105.6A CN201880040105A CN110785114A CN 110785114 A CN110785114 A CN 110785114A CN 201880040105 A CN201880040105 A CN 201880040105A CN 110785114 A CN110785114 A CN 110785114A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pupil
region
eye
straight line
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201880040105.6A
Other languages
English (en)
Inventor
彼得·塞茨
马库斯·蒂曼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rodenstock GmbH
Original Assignee
Rodenstock GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rodenstock GmbH filed Critical Rodenstock GmbH
Publication of CN110785114A publication Critical patent/CN110785114A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/11Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for measuring interpupillary distance or diameter of pupils
    • A61B3/112Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for measuring interpupillary distance or diameter of pupils for measuring diameter of pupils
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016Operational features thereof
    • A61B3/0025Operational features thereof characterised by electronic signal processing, e.g. eye models
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016Operational features thereof
    • A61B3/0041Operational features thereof characterised by display arrangements
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016Operational features thereof
    • A61B3/0041Operational features thereof characterised by display arrangements
    • A61B3/0058Operational features thereof characterised by display arrangements for multiple images
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/14Arrangements specially adapted for eye photography
    • A61B3/145Arrangements specially adapted for eye photography by video means

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于借助于用于在空间上检测目标的摄像机***(300)高精确地确定眼睛的瞳孔直径(270)的方法,所述方法具有:对头部的眼区(100)进行成像立体检测(10),其中,对于所述眼区(100)的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像(110,111)。对于这两个立体图像(110,111)中的每个立体图像,所述方法还具有:将所检测的眼区(100)转换(11)到色彩空间(120)中。求取(17)所检测的眼区(100)之内的区域(130)作为所检测的眼区(100)的眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130)。求取(18)所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140)。迭代式求取(20)闭合的外部瞳孔边缘(150)。本发明还涉及一种对应的设备。

Description

高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备
技术领域
本发明涉及一种用于高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备。
背景技术
在求取用于眼镜的定心数据时,需要了解受检者的视线方向。这能够通过预设注视目标实现,经由所述注视目标,预先已知或能够确定另外的信息,例如在ImpressionIST中的鼻根法,如在US 7,909,460 B1中公开的附加的参考目标或虚拟地处于无限远的点。
此外,如在WO 2013/087 212 A1中公开的那样,个体化数据能够包括瞳孔的位置/直径,所述位置/直径在相同的情况下测量并且用于基于平均HOA来优化镜片。
然而,常见方法相当不精确地检测瞳孔或者相当不精确地求取瞳孔直径。
此外,通过不同的设备类型实现对不同的单个参数的测量。因此,存在用于测量瞳孔直径的瞳孔计、实现视线方向测量的眼动仪并且求取定心数据的视频定心***。
这两个最先提到设备类型通常在实验室条件下使用,其中,不得不接受诸如头部紧固、环境光的不存在、因线路连接而缺乏灵活性并且待在受检者处安置部件的限制。此外,通常不需要绝对测量,相对测量就足够了,例如仅仅测量对光脉冲的瞳孔直径反应。此外,在眼动追踪时通常使用照明***,分析所述照明***在眼睛上的反射。
对于视频定心而言,在确定瞳孔直径时,通常以投向无穷远视线为基础。因为通常不可行的是,在无穷远处安置注视目标,所以需要如下设备,所述设备要么在无穷远处对目标成像要么进行修正,在视线投向已知的、在有限的距离中定位的目标时,所述修正能够确定与在视线投向无穷远处时的通孔直径的差。然而,为此也能够使用眼睛模型,尤其眼睛长度对此是重要的。为此,需要眼睛与注视目标的距离。在Rodenstock的ImpressionIST中,将客户的镜像的鼻根用作注视目标。
因此,所期望的是提供一种可行方案,借助于所述可行方案,能够以高的精度求取瞳孔直径,而在视频定心时不需要关于注视目标的信息,因此能够精确地在通常环境中确定瞳孔直径。
发明内容
本发明的目的是提出一种可行方案,所述可行方案避免或至少减少在现有技术中已知的缺点的至少一部分。
借助于根据主权利要求所述的方法,并且借助于根据并列权利要求所述的设备实现根据本发明的目的。
在此,主权利要求的主题涉及一种用于借助于用于在空间上检测目标的摄像机***来高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法,其中,所述方法具有:借助于摄像机***对头部的眼区进行成像立体检测,其中,对于眼区的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像。并且对于这两个立体图像中的每个立体图像,所述方法还具有:将头部的所检测的眼区转换到色彩空间中,并且在所述色彩空间中继续进行所述方法。求取所检测的眼区之内的区域作为所检测的眼区的眼睛的瞳孔之内的区域,其中,所检测的眼区之内的所求取的区域具有图像准则,其中,图像准则是尽可能均匀的图像准则。求取瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘。迭代式求取闭合的外部瞳孔边缘,其中,迭代式求取外部瞳孔边缘具有:沿着边缘以环绕外部边缘的方式求取边缘之外的另一区域,其中,所述另一区域相邻于瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘。迭代式检查另一区域判断其是否具有图像准则。并且如果另一区域的至少一部分具有图像准则,那么将另一区域的具有图像准则的部分整合到眼睛的瞳孔之内的区域中,并且将瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘扩展到另一区域的所整合的部分上。并且如果另一区域完全不具有图像准则,那么规定瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘作为眼睛的瞳孔的外部边缘。对于这两个立体图像中的每个立体图像,所述方法还具有:求取第三区域作为眼睛的瞳孔,其中,第三区域是完全由瞳孔的外部边缘包围的区域。
在一个实施方式中,所述方法还具有:确定瞳孔中的点。确定穿过所述点的第一直线。确定穿过所述点的第二直线,其中,第二直线正交于第一直线设置。并且迭代式求取瞳孔中点,其中,迭代式求取瞳孔中点具有:对于每个直线求取第一线段和第二线段,其中,求取相应的线段具有:求取对应的线段的第一端点,其中,第一端点对应于瞳孔中的点。求取对应的线段的第二端点,其中,第二端点对应于对应的直线与瞳孔的边缘的交点。并且求取对应的线段作为沿着对应的直线从对应的第一端点起引导至对应的第二端点的线。迭代式求取瞳孔中点还具有:迭代式在长度方面比较第一直线的这两个线段。如果第一直线的这两个线段不同样长,那么沿着第一直线的这两个线段中的较长者增加瞳孔中的点的第一坐标。如果第二直线的两个线段不同样长,那么沿着第二直线的这两个线段中的较长者增加瞳孔中的点的第二坐标。并且如果第一直线的这两个线段同样长并且第二直线的这两个线段是同样长,那么规定瞳孔中的点作为眼睛的瞳孔的瞳孔中点。
在一个实施方式中,所述方法还具有:使这两个立体图像的眼睛的瞳孔的这两个中点三角测量式重叠。使这两个立体图像的眼睛的瞳孔的这两个外部边缘三角测量式重叠。并且基于这两个三角测量式重叠求取瞳孔直径。
在此,能够分别自动地实施方法步骤。
在此,就本发明而言,眼区意味着面部的存在两个眼睛的区域。
在此,就本发明而言,图像准则能够是图像的诸如用于技术上的图像描述的特性。这种图像特性例如能够是柱形图、饱和度、对比度等。因此,图像准则能够与所使用的色彩空间自身相关。
在此,就本发明而言,尽可能均匀的图像准则是指,对应的图像特性至少在图像的显著大的区域中具有均匀性。参照瞳孔,在所检测的眼区之内的所求取的区域之内的这种尽可能均匀的区域能够具有全部瞳孔面积的至少一部分,例如瞳孔面积的至少10%,优选地,瞳孔面积的至少5%。
基于立体摄像机***拍摄头部的子区域的照片,使得在两个照片中,眼区是可见的。
与此不同地,光轴也以已知的角度定向而不是水平地定向,并且接下来对于视频定心而言考虑所述角度。
在这两个照片中,选择瞳孔、优选地瞳孔中部。
对于自动的变型方案,使用图像处理方法,所述图像处理方法例如能够需要经训练的模型和/或使用图像中的结构信息。
基于所述信息,已经可以在空间中定位瞳孔。借此,潜在可行的是在所述位置处计算从图像像素至长度单元的缩放因数。
图像在所选择的瞳孔位置处的周围环境能够通过预处理改进。
附加地,利用瞳孔是最暗的目标这一点。这例如能够用于规定下阈值,低于所述下阈值,能够将亮度置于固定的、相同的值上。因此,存在于瞳孔中的信息能够作为伪影处理进而被移除。
在此,就本发明而言,沿着对应的直线的这两个线段中的较长者增加瞳孔中的点的对应的坐标例如意味着:这两个线段能够相加,并且然后,对应的坐标沿着较长的线段移动一定份额,所述份额与相加的线段的一半长度相差了所述较短的线段。然而,也能够逐像素式或以规定的值或者以较长的线段的长度的百分数来实现增加。
通过根据本发明的教导,实现如下优点:能够弃用复杂的仪器方面的结构并且能够在自然使用情况下测量瞳孔直径。另一优点是,提供用于精确确定瞳孔直径的方法,所述方法能够用于亮度相关地调整眼镜镜片。
在此,并列权利要求的主题涉及一种用于高精确地确定眼睛的瞳孔直径的设备。在此,所述设备具有:用于在空间上检测目标的摄像机***。检测机构,所述检测机构用于借助于摄像机***对头部的眼区进行成像立体检测,以针对眼区的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像。转换机构,所述转换机构用于将头部的所检测的眼区转换到色彩空间中。第一求取机构,所述第一求取机构用于求取所检测的眼区内的区域作为所检测的眼区的眼睛的瞳孔之内的区域。第二求取机构,所述第二求取机构用于求取瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘。第三求取机构,所述第三求取机构用于迭代式求取闭合的外部瞳孔边缘。
在一个实施方式中,所述设备还具有:第一确定机构,所述第一确定机构用于确定瞳孔中的点。第二确定机构,所述第二确定机构用于确定穿过所述点的第一直线。第三确定机构,所述第三确定机构用于确定穿过所述点的正交于第一直线设置的第二直线。第四求取机构,所述第四求取机构用于迭代式求取瞳孔中点。
在一个实施方式中,所述设备还具有:第一三角测量机构,所述第一三角测量机构用于使立体图像的眼睛的瞳孔的瞳孔中点三角测量式重叠。第二三角测量机构,所述第二三角测量机构用于使立体图像的眼睛的瞳孔的外部边缘三角测量式重叠。以及第五求取机构,所述第五求取机构用于基于这两个三角测量式重叠求取瞳孔直径。并且在此,所述设备设立用于实施任一根据本发明的方法。
通过根据本发明的教导,实现如下优点:能够提供一种设备,借助于所述设备,能够在自然使用情况下测量瞳孔直径。另一优点是,提供一种用于精确确定瞳孔直径的方法,所述方法能够用于亮度相关地调整眼镜镜片。
在此,另一并列权利要求的主题涉及一种用于设备的计算机程序产品,其中,所述设备可根据本发明的任一方法运行。
通过根据本发明的教导,实现如下优点:能够特别高效地自动实施所述方法。
在此,另一并列权利要求的主题涉及一种数据载体,所述数据载体具有根据本发明的计算机程序产品。
通过根据本发明的教导,实现如下优点:所述方法能够特别高效地分配给或者保持在实施所述方法的设备、***和/或机动车辆上。
在详细描述本发明的以下设计方案之前,首先规定:本发明不局限于所描述的部件或所描述的方法步骤。此外,所使用的术语也不是限制,而是具有仅仅示例性的特征。在此,如果在说明书和权利要求中使用单数,那么分别一起包括复数,除非在上下文中另作说明。能够自动地实施可能的方法步骤,除非在上下文中另作说明。对应的方法部段能够引起对应的设备特性,并且反之亦然,使得,能够实现将方法特征转变到设备特征中,并且反之亦然,除非在上下文中另作说明。
接下来阐述根据本发明的方法的另外的示例性的设计方案。
对应于第一示例性的设计方案,在对头部的眼区进行成像立体检测之前,所述方法还具有:校准用于在空间上检测目标的摄像机***。在此,优选地基于摄像机***相对于参考目标的预定义的角度和/或预定义的间距来进行校准。并且在此,在立体检测期间,待检测的眼区的顶部处于参考目标的位置处。
所述设计方案具有如下优点:由此能够更精确地求取瞳孔直径。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:基于立体检测的眼区与眼睛模型的比较在立体检测的眼区中来求取眼睛。
所述设计方案具有如下优点:能够自动求取眼睛,由此能够进一步简化瞳孔直径确定。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:所述色彩空间对应于图像准则可尤其适合地被求取的色彩空间。
如果例如借助于RGB传感器拍摄图像,那么能够执行色彩空间转换。因为虹膜的颜色可能是不同的,所以RGB色彩空间无法良好地适合于检测亮度区别。更好地适合的例如是CIELAB色彩空间,在所述色彩空间中于是例如仅观察X-通道。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔的边缘。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:图像准则具有对比度准则。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔的边缘。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:色彩空间对应于CIELAB色彩空间。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔的边缘。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有,基于瞳孔准则,优选地基于与瞳孔模型的比较,求取所检测的眼区之内的区域作为所检测的眼区的眼睛的瞳孔之内的区域。
所述设计方案具有如下优点:能够更简单地求取瞳孔。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:确定瞳孔中的另一点。确定穿过所述另一点的另一第一直线。确定穿过所述另一点的另一第二直线,其中,所述另一第二直线正交于所述另一第一直线设置。并且在此,迭代式求取瞳孔中点还具有:对于每个另一直线求取另一第一线段和另一第二线段,其中,求取相应的线段具有:求取对应的线段的另一第一端点,其中,第一另一端点对应于瞳孔中的另一点。求取另一对应的线段的另一第二端点,其中,所述另一第二端点对应于对应的另一直线与瞳孔的边缘的交点。并且求取对应的另一线段作为沿着对应的另一直线从对应的另一第一端点起引导至对应的另一第二端点的线。并且在此,迭代式求取瞳孔中点还具有:在长度方面比较另一第一直线的这两个另外的线段。如果另一第一直线的这两个另外的线段不同样长,那么沿着另一第一直线的这两个另外的线段中的较长者增加瞳孔中的另一点的另一第一坐标。如果另一第二直线的这两个另外的线段不同样长,那么沿着另一第二直线的这两个另外的线段中的较长者增加瞳孔中的另一点的另一第二坐标。并且如果另一第一直线的这两个另外的线段同样长并且第二另一直线的这两个另外的线段同样长,那么规定瞳孔中的另一点作为眼睛的瞳孔的另一中点。
这在如下情况下能够是有意义的:例如借助于目标识别方法将瞳孔的平面性并非被识别为圆形,而是被识别为椭圆形,进而两个点用作为中点。为了能够精确确定所述两个中点,能够允许如对于椭圆的焦点确定所必要的在数学上更复杂的过程。在此,从椭圆上的一个点至两个焦点的连接直线与椭圆在该点中的法线镜像对称
所述设计方案具有如下优点:即使在强烈椭圆形的瞳孔图像或者强烈椭圆形的瞳孔中也能够以高精度求取瞳孔直径。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:使两个立体图像的眼睛的瞳孔的另外的两个中点三角测量式重叠。使这两个立体图像的眼睛的瞳孔的两个外部边缘三角测量式重叠。并且基于这两个三角测量式重叠求取另一瞳孔直径。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔直径。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:基于摄像机***距头部的立体检测的眼区的距离并且基于摄像机***的像素准则求取尺寸量度。并且在此,基于所求取的尺寸量度求取相应的瞳孔直径。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔直径。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:摄像机***的像素准则具有像素尺寸或者像素宽度和像素数量。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔直径。
根据另一示例性的设计方案,求取所检测的眼区之内的区域作为所检测的眼区的眼睛的瞳孔之内的区域之前,所述方法还具有:检查所检测的眼区的反射。并且如果所检测的眼区具有至少一个反射,那么所述方法还具有:借助于相邻性准则移除出现的反射,使得在出现反射的区域中的图像信息由基于相邻性准则的对应的相邻像素的对应的图像信息替代。
在此,重要的步骤是检测照明反射,在所述照明反射中,在瞳孔之内和尤其在瞳孔的边缘处出现高的亮度或者图像是过饱和的。
所述区域由此来自周围环境的图像信息覆盖,所谓的“图像修复(Inpainting)”,例如借助于“次近邻/近邻(next/closest neighbour)”法实现。
所述设计方案具有如下优点:能够更精确地求取瞳孔的边缘。
根据另一示例性的设计方案,所述方法还具有:针对立体检测的眼区的第一眼睛执行所述方法。并且针对立体检测的眼区的第二眼睛执行所述方法。
所述设计方案还具有如下优点:对于这两个眼睛在一个步骤中能够精确地确定瞳孔直径。由此对于这两个眼睛能够借助于同一照片执行瞳孔直径确定。
此外,也能够利用:瞳孔不具有虹膜通常具有的结构。通过计算图像的局部熵,同样能够利用所述差异。
此外,借助于作为原点的所选择的瞳孔中点能够将相应预处理的图像转换到极坐标中。由此,圆形的暗亮过渡显现为线。椭圆成像为正弦/余弦曲线。在这样转换的图像中,现在能够寻找暗亮边缘。这能够借助于常见的边缘滤波器,例如Canny、Sobel等实现。所确定的边缘的坐标在像素中对应于瞳孔的平均半径。
能够借助于由三角测量法得出的缩放系数将像素换算为长度单元。
能够如下进行瞳孔形状的更精确的中部确定:
替代在全部角度范围上检测暗亮边缘,这也能够区段地进行。在使用例如四个区段时,当相对置的区段在所求取的半径中具有差异时,可行的是,求取所选择的瞳孔中点与实际中点的偏差。于是,可行的是,使用该差异来重新定位瞳孔中点。检查可以容易通过再一次应用所述方法来实现。优选地,可能将对中点的更小的调整作为所述差异的一半并且更频繁地检查,直至所述差异下降到低于所规定的阈值进而求取出精确的瞳孔中点。
此外,在多于四个区段时,检测更复杂的形状例如椭圆是可行的,或者在存在更多区段时对瞳孔形状进行另一种参数化,例如作为N椭圆或作为样条曲线等。
椭圆在图像中期望为理想的、圆形的瞳孔的形状,因为瞳孔平面通常不平行于进行拍摄的摄像机的图像平面或者不能够平行地处于两个图像平面上。也就是说,瞳孔平面的检测表示改进在瞳孔直径方面的精确度。
此外,在立体摄像机***的两个照片之间进行比较是有利的,因为能够在所述照片之间进行比较,以便检查所发现的瞳孔形状的可信性。
从半径区段中,能够在这两个照片中选择在从瞳孔到虹膜的过渡部上的点。所述点能够经由三角测量法在空间中组合成一点。如果使用三个或更多个区段,那么可由此确定瞳孔平面。眼睛的光轴和视线方向能够假定为垂直于所述平面或者以已知的、固定的角度处于所述平面上。因此,由此可以确定视线方向。
优选地,能够使用明显多于三个点用于平面确定。在此,4、6、8、12、16、24、32或64个部段是有利的。
为了检查瞳孔到虹膜的过渡部或瞳孔形状的3D轮廓,能够对于待进行三角测量的点计算Sampson距离,即对于几何误差的一阶近似。如果所述误差对于点对具有异常高的值,那么在此更确切地说以误差检测为出发点而不是以圆形/椭圆形的偏差为出发点。对于所述点对,要么能够借助于经修改的参数重新尝试执行检测要么丢弃点对。
根据右眼和左眼的视线方向能够求取定点。这例如能够是如下点:在所述点处,描述视线方向的两个直线彼此具有最小的间距。定点在世界坐标系中已知,在所述世界坐标系中,也已知其他点。
由此,在不具有对应的设备的情况下确定阅读距离也是可行的。
因此,本发明允许,借助于具有立体摄像机***的设备在受检者的正常的使用和环境状态中借助于两个摄像机同时进行拍摄,所拍摄的照片包括受检者的眼睛区域。通过预先已知地校准摄像机,能够从所述照片中非常精确地求取所选择的目标点的3D位置数据。
在本发明中,在单个图像中首先求取瞳孔边缘。这能够逐步地进行,例如首先是面部或者眼睛区域,然后眼睛,然后瞳孔中点,然后瞳孔边缘,并且在此半自动或全自动地进行。在此,瞳孔边缘表示描述眼睛的瞳孔与虹膜之间的过渡部的尽可能圆形的形状。通过立体拍摄,理想上圆形的瞳孔显示为椭圆。与圆形的进一步偏差引起进一步的立体扭曲。在成功确定这两个图像中即分别在2D中的瞳孔边缘之后,确定瞳孔边缘的3D位置和形状。
至少近似能够认为,通过瞳孔边缘描述的面的法线对应于视线方向。因此,能够求取视线方向。
如果求取这两个眼睛的视线方向,那么能够确定这两个视线方向的可能的交点。通常,这两个眼睛的视线方向不精确相交。交点例如能够确定为如下点,所述点具有视线方向的最小间距或作为在沿着直线的投影中的交点,所述直线居中伸展穿过这两个瞳孔,也就是说尽可能是垂直的,,因此,所述投影在水平平面中进行。因此,能够将交点距瞳孔位置的距离用于确定目标距离。
能够使用瞳孔边缘的3D位置和形状,以便由此确定精确的瞳孔直径或半径。在此,所述形状在其2D投影中近似圆,其半径于是用作为瞳孔半径。不仅对于2D中的投影而且对于圆匹配,在文献中描述各种各样的补偿方法。可行的例如是利用应最小化的目标函数进行调整。目标函数例如能够描述测量点与近似点之间的间距平方的总和。
因为能够在不需要视线目标的情况下求取目标距离,所以能够测量任意视看情况。这例如对于求取在使用特定的设备的情况下由用户专门占用的距离是有帮助的,,例如工位处的监视器、手持式输入/输出设备如智能手机、笔记本、具有显示器的检查设备、驾驶舱中的显示仪器等,或这对于求取其它尽可能静态的活跃度特定的间距是有帮助的,例如读书、打高尔夫、手工活、骑自行车等。能够经由多个测量对动态情况静态成像。
在某些情况下,在这样一个单一的测量中可能无法求取所有个体化参数。这例如包括前倾,所述前倾与进行拍摄的摄像机的光轴的位置相关。然而,所述数据能够通过与数据组的比较在相应定义的条件下完善。例如,能够借助于水平的第一光轴执行第一测量,并且在如下应用情况中执行第二测量,例如如在桌台处头部弯曲地做手工活时那样。经由可在第二测量中求取的定心数据和目标间距,与第一测量一起可获得具有关于平板平面中的点的两个目标间距信息的完整的数据组。替选地,当通过附加的设备在拍摄时刻求取第一光轴的角度时,修正所述角度也是可行的。
替选地,也能够将求取视线方向的交点用于:检查预设放入视看任务是否遵循所定义目标的固定。因此,能够使用鼻根法求取鼻根在镜像中的距离并且将其与通过交点的所求取的距离进行比较。在偏差过大时,能够所述测量被解释为是无效的或指示操作者:该操作者于是能够检验并且必要时修正受检者的固定。
因此,借助于在此所描述的方法能够弃用复杂的仪器方面的设备,因为能够求取距固定目标的距离进而不需要客户的合作。
附图说明
接下来详细根据附图阐述本发明。在附图中示出:
图1示出根据本发明的一个示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图2示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图3示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图4示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图5示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图6示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图7示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图8示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图9示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;
图10示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图;并且
图11示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的设备的示意图。。
具体实施方式
接下来详细(参照附图)描述本发明。在此应注意的是,描述不同的方面,所述方面能够分别单独或组合使用。也就是说,任何方面都能够借助于本发明的不同的实施方式使用,只要不明确地作为纯替选方案描述。
此外,接下来为了简单起见通常总是仅参照实体。但是,只要未明确标明,本发明也能够分别具有多个相关的实体。就此而言,词语“一个”的使用应仅理解为指示在一个简单的实施方式中使用至少一个实体。
只要接下来描述方法,那么方法的各个步骤可以任意顺序设置和/或组合,除非因关联性明确产生一些不同。此外,所述方法可彼此组合——除非明确另外表明——。
具有数值的说明通常不应理解为精确值,而是也包括+/-1%直至+/-10%的公差。
参照标准或规范或准那么,应理解为参照在本申请的时刻和/或——如果要求了优先权——在优先权申请的时刻适用/已经适用的标准或规范或准那么。然而,就此不应理解为一般性排除在后续的或替代的标准或规范或准那么的可用性。
在下文中,“相邻”明确包括紧邻的关系,然而不受限于此。在下文中,“在……之间”明确包括如下位置,在所述位置中,处于中间的部分与周围部分紧邻。
图1示出根据本发明的一个示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图1示出用于借助于用于在空间上检测目标的摄像机***300高精确地确定眼睛的瞳孔直径270的方法的示意图。在此,所述方法具有:
(图1-a):
借助于摄像机***300对头部的眼区100进行成像立体检测10,其中,对于眼区100的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像110、111。并且对于这两个立体图像110、111中的每个立体图像,所述方法还具有:将头部的所检测的眼区100转换11到色彩空间120中,并且在所述色彩空间120中继续执行所述方法。在所检测的眼区100之内求取17区域130作为所检测的眼区100的眼睛的瞳孔200之内的区域130,其中,所检测的眼区100之内的所求取的区域130具有图像准则131。在此,图像准则131是尽可能均匀的图像准则。求取18瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140。迭代式求取20闭合的外部瞳孔边缘150,所述迭代式求取20外部瞳孔边缘150具有:沿着边缘140环绕外部边缘140求取22边缘140之外的另一区域142,其中,所述另一区域142相邻于瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140。迭代式检查24所述另一区域142判断所述另一区域142是否具有图像准则131。并且如果所述另一区域142的至少一部分具有图像准则131:那么将所述另一区域142的具有图像准则131的部分整合25到眼睛的瞳孔200之内的区域130中。将瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140扩展26到另一区域142的所整合的部分。并且如果另一区域132完全不具有图像准则131:那么规定28瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140作为眼睛的瞳孔200的外部边缘150。
图1-b:
并且求取30第三区域160作为眼睛的瞳孔200,其中,第三区域160是完全由瞳孔200的外部边缘150包围的区域。
在本发明的实施方式中,于是能够如下处理:确定32瞳孔200中的点210。确定34穿过所述点210的第一直线220。确定36穿过所述点200的第二直线230,其中,第二直线230正交于第一直线220设置。并且迭代式求取38瞳孔中点211,其中,迭代式求取38瞳孔中点211具有:对于每个直线220、230求取40第一线段222、232和第二线段226、236,其中,求取40相应的线段222、232、226、236具有:求取41对应的线段222、232、226、236的第一端点221,231,225,235,其中,第一端点221、231、225、235对应于瞳孔200中的点210。求取42对应的线段222、232、226、236的第二端点223、233、227、237,其中,第二端点223、233、227、237对应于对应的直线220、230与瞳孔的边缘150的交点。并且求取43对应的线段222、232、226、236作为沿着对应的直线220、230从对应的第一端点221、231、225、235起引导至对应的第二端点223、233、227、237的线。
图1-c:
迭代式在长度方面比较44第一直线220的两个线段222、226。并且如果第一直线220的这两个线段222、226不同样长:那么沿着第一直线220的这两个线段222、226中的较长者增加45瞳孔200中的点210的第一坐标212。并且如果第二直线230的这两个线段232,236不同样长:那么沿着第二直线230的这两个线段232、236中的较长者增加46瞳孔200中的点的第二坐标213。并且如果第一直线220的这两个线段222、226同样长并且第二直线230的这两个线段232、236同样长:那么规定47瞳孔200中的点210作为眼睛的瞳孔200的瞳孔中点211。
(图1-d):
在本发明的实施方式中,于是能够如下处理:使这两个立体图像110、111的眼睛的瞳孔200的两个中点211三角测量式重叠50。使这两个立体图像110、111的眼睛的瞳孔200的两个外部边缘150三角测量式重叠60。并且基于这两个三角测量式重叠50、60求取70瞳孔直径270。
图2示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图2示出关于图1或者图1-a进一步发展的方法的示意图。因此,先前对于图1所阐述的内容也继续适用于图2。
在此,图2示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法除了图1-a的方法部分之外还具有:在对头部的眼区100进行成像立体检测10之前,校准5用于在空间上检测目标的摄像机***300。在此,优选地基于摄像机***300相对于参考目标的预定义的角度和/或预定义的间距进行所述校准5。并且在此,在立体检测10期间,待检测的眼区100的顶部处于参考目标的位置处。
图3示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图3示出关于图1和图2改进的方法的示意图。因此,先前对于图1和图2所阐述的内容也继续适用于图3。
在此,图3示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法还具有:基于立体检测的10眼区100与眼睛模型400的比较来求取13立体检测10的眼区100中的眼睛。
图4示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图4示出关于图1至图3进一步发展的方法的示意图。因此,先前对于图1至图3所阐述的内容也继续适用于图4。
在此,图4示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法还具有:确定32′瞳孔200中的另一点210′。确定34′穿过所述另一点210′的另一第一直线220′。确定36′穿过所述另一点210′的另一第二直线230′,其中,所述另一第二直线230′正交于所述另一第一直线220′设置。并且在此,还分别根据另一点210′、另一第一直线220′和另一第二直线230′来实现迭代式求取38瞳孔中点211。并且作为结果,相应地规定瞳孔200中的另一点210′作为眼睛的瞳孔200的另一中点211′。
在此,类似于点210的所属的参考,虚线的附图标记分别表示另一点210′的所属的参考。
图5示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图5示出关于图4进一步发展的方法的示意图。因此,先前对于图4所阐述的内容也继续适用于图5。
在此,图5示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法还具有:使这两个立体图像110、111的眼睛的瞳孔200的另外的两个中点211′三角测量式50′重叠。并且基于两个三角测量式重叠50′、60求取70′另一瞳孔直径270′。
图6示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图6示出关于图1至图5进一步发展的方法的示意图。因此,先前对于图1至图5所阐述的内容也继续适用于图6。
在此,图6示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法还具有:基于摄像机***300距头部的立体检测的眼区的距离并且基于摄像机***300的像素准则310来求取80尺寸量度180。并且在此,基于所求取的尺寸量度180求取70、70′相应的瞳孔直径270、270′。
图7示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图7示出关于图1至图6进一步发展的方法的示意图。因此,先前对于图1至6所阐述的内容也继续适用于图7。
在此,图7示出所提出的方法的示意图,其中,在所检测的眼区100之内求取17区域130作为所检测的眼区100的眼睛的瞳孔200之内的区域130之前,所述方法还具有:检查12所检测的眼区100的反射。并且如果所检测的眼区100具有至少一个反射:那么借助于相邻性准则移除13出现的一个或多个反射,使得出现反射的区域中的图像信息由基于相邻性准则的对应的相邻像素的对应的图像信息替代。
图8示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图8示出所提出的方法的示意图,其中,所述方法还具有:针对立体检测的眼区100的第一眼睛执行方法14并且针对立体检测的眼区100的第二眼睛执行方法15。
图9示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图9示出所提出的方法的示意图。在此,首先增强原始图像,例如相关地增强对比度或颜色饱和度。接着,借助于阈值滤波器检测反射。借助于相邻性方法,以相应的相邻像素填充或者说复绘反射区域。此外,执行调和插值。此外,进行亮度相关的缩放。现在,完全移除反射并且重建瞳孔。接着,将RGB色彩空间转换为CIELAB色彩空间。在那里,评估X-通道。
基于熵方法和所评估的X-通道,能够应用径向积分法、强度缩放法和/或边缘感测滤波例如模糊边缘检测法,以便能够非常精确地识别进而测量瞳孔。
图10示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的方法的示意图。
在此,图10示出所提出的方法的示意图,在所述方法中,至少虹膜和瞳孔在旋转对称的空间(左侧图像)中显示并且接着转化到笛卡尔空间(右侧图像)中。为此,图像首先在旋转对称的空间中划分成区段。示例性地,在图10中,将五个区段传输到笛卡尔体系中。现在,在笛卡尔空间中,简单的直径确定通过如下方式是可行的:求取所找到的瞳孔边缘的平均长度。现在,所述平均长度对应于瞳孔直径。
图11示出根据本发明的另一示例性的设计方案所提出的设备的示意图。
在此,图11示出所提出的用于高精确地确定眼睛的瞳孔直径270的设备的示意图,其中,所述设备具有:用于在空间上检测目标的摄像机***300。检测机构310,所述检测机构用于借助于摄像机***300对头部的眼区100进行成像立体检测10,用于对于眼区100的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像110、111。转换机构311,所述转换机构用于将头部的所检测的眼区100转换11到色彩空间120中。第一求取机构317,所述第一求取机构用于求取17所检测的眼区100之内的区域130作为所检测的眼区100的眼睛的瞳孔200之内的区域130。第二求取机构318,所述第二求取机构用于求取18瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140。第三求取机构320,所述第三求取机构用于迭代式求取20闭合的外部瞳孔边缘150。
在本发明的实施方式中,所述设备还具有:第一确定机构332,所述第一确定机构用于确定32瞳孔200中的点210。第二确定机构334,所述第二确定机构用于确定34穿过点210的第一直线220。第三确定机构336,所述第三确定机构用于确定36穿过点210的正交于第一直线220设置的第二直线230。第四求取机构338,所述第四求取机构用于迭代式求取38瞳孔中点211。
在本发明的实施方式中,所述设备还具有:第一三角测量机构350,所述第一三角测量机构用于使立体图像110、111的眼睛的瞳孔200的瞳孔中点211三角测量式重叠50。第二三角测量机构360,所述第二三角测量机构用于使立体图像110、111的眼睛的瞳孔200的外部边缘150三角测量式重叠60。以及第五求取机构370,所述第五求取机构用于基于这两个三角测量式重叠50、60求取70瞳孔直径270。并且在此,所述设备设立用于执行根据本发明的方法。
发明构思能够如下总结。提供一种方法和与此相关的设备,由此能够可行的是,借助于立体摄像机***拍摄受检者的眼睛区域并且根据所述拍摄能够非常精确地确定每个眼睛的瞳孔直径。通过立体拍摄产生眼睛区域的多个二维图像。接着,如下处理所拍摄的图像:能够在每个图像中紧接着以计算机可视化的方式求取每个眼睛的瞳孔的边缘。
然而,因为在立体拍摄时发生圆的区域椭圆地成像,所以接着使所评估的单个图像重叠,并且在考虑立体摄像机***的位置和距受检者的距离的情况下,在三维上极其精确地确定每个单个瞳孔的直径。
此外,为此也能够使用立体摄像机***的分辨率能力,以便能够更精确地确定瞳孔直径。
此外,本发明涉及一种数据载体,所述数据载体具有存储在其上的数据或适合于经由因特网进行转发的、表示数据的信号序列,其中,数据是用于在作为计算机设施的一部分的用户计算机上运行的程序,所述计算机设施用于借助于用于在空间上检测目标的摄像机***300来高精确地确定眼睛的瞳孔直径270,其中,所述程序构成为,使得所述程序在用户计算机上运行时借助于摄像机***300来对头部的眼区100进行成像立体检测10,其中,对于眼区10)的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像110、111,并且对于这两个立体图像(110,111)中的每个立体图像,通过用户计算机将头部的所检测的眼区100转换11到色彩空间120中,其中,接着在所述色彩空间120中进一步处理。用户计算机于是在所检测的眼区100之内求取17区域130作为所检测的眼区100的眼睛的瞳孔200之内的区域130,其中,所检测的眼区100之内的所求取的区域130具有图像准则131,其中,图像准则131是尽可能均匀的图像准则。接着,用户计算机求取18瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140。用户计算机迭代式求取20闭合的外部瞳孔边缘150,其中,迭代式求取20外部的瞳孔边缘150具有:通过环绕式求取22在边缘140之外的另一区域142沿着边缘140求取外部边缘140,其中,另一区域142相邻于瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140。用户计算机迭代式检查24另一区域142判断所述另一区域142是否具有图像准则131,并且如果所述另一区域142的至少一部分具有图像准则131,那么用户计算机将另一区域142的具有图像准则131部分整合25到眼睛的瞳孔200之内的区域130中,并且用户计算机将瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140扩展(26)到另一区域142的所整合的部分上。相反,如果另一区域132完全不具有图像准则131,那么用户计算机规定28瞳孔200之内的区域130的闭合的外部边缘140作为眼睛的瞳孔200的外部边缘150,并且用户计算机求取30第三区域160作为眼睛的瞳孔200,其中,第三区域160是完全由瞳孔200的外部边缘150包围的区域。
具有存储在其上的数据或适合于经由因特网进行转发的、表示数据的信号序列的数据载体也能够匹配于前述方法步骤。
此外,也能够将所述方法/信号序列实施为程序逻辑。
附图标记列表
5 校准摄像机***
10 对头部的眼区进行成像立体检测
11 将眼区转换到色彩空间中
12 检查所检测的眼区的反射
13 移除出现的反射
14、15 针对立体检测的眼区的第一眼睛(14)/第二眼睛(15)执行所述方法
16 在立体检测的眼区中求取眼睛
17 求取所检测的眼区之内的区域作为所检测的眼区的眼睛的瞳孔之内的区域
18 求取瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘
20 迭代式求取闭合的外部瞳孔边缘
22 沿着边缘求取在边缘之外的另一区域
24 迭代式检查另一区域判断其是否具有图像准则
25 将另一区域的具有图像准则的部分整合到瞳孔之内的区域中
26 将瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘扩展到另一区域的所整合的部分上
28 规定瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘作为瞳孔的外部边缘
30 求取第三区域作为瞳孔
32 确定瞳孔中的点
34 确定穿过所述点的第一直线
36 确定穿过所述点的第二直线
38 迭代式求取瞳孔中点
40 对于每个直线求取第一线段和第二线段
41 求取对应的线段的第一端点
42 求取对应的线段的第二端点
43 求取对应的线段作为沿着对应的直线从对应的第一端点起引导至对应的第二端点的线
44 迭代式在长度方面比较第一直线的两个线段
45 沿着第一直线的两个线段中的较长者增加瞳孔中的点的第一坐标
46 沿着第二直线的两个线段中的较长者增加瞳孔中的点的第二坐标
47 确定瞳孔中的所述点作为瞳孔的中点
50 使两个立体图像的眼睛的瞳孔的两个瞳孔中点三角测量式重叠
60 使两个立体图像的眼睛的瞳孔的两个外部边缘三角测量式重叠
70 基于两个三角测量式重叠求取瞳孔直径
80 求取尺寸量度
100 头部的眼区
110 第一立体图像
111 第二立体图像
120 色彩空间
130 瞳孔之内的区域
131 图像准则
140 瞳孔之内的闭合的外部边缘区域(简称为:边缘;闭合的外部边缘)
142 瞳孔之内的区域的闭合的外部边缘之外的另一区域(简称为:另一区域)
150 闭合的外部瞳孔边缘
160 作为瞳孔的第三区域
180 尺寸量度
200 瞳孔
210 瞳孔中的点
211 瞳孔中点
212 瞳孔中的点的第一坐标
213 瞳孔中的点的第二坐标
220 穿过点的第一直线
221 第一直线的第一线段的第一端点
222 第一直线的第一线段
223 第一直线的第一线段的第二端点
225 第一直线的第二线段的第一端点
226 第一直线的第二线段
227 第一直线的第二线段的第二端点
230 穿过点的第二直线
231 第二直线的第一线段的第一端点
232 第二直线的第一线段
233 第二直线的第一线段的第二端点
235 第二直线的第二线段的第一端点
236 第二直线的第二线段
237 第二直线的第二线段的第二端点
240 瞳孔准则
270 瞳孔直径
300 用于在空间上检测目标的摄像机***
310 摄像机***的像素准则
400 眼睛模型
420 瞳孔模型

Claims (18)

1.一种用于借助于用于在空间上检测目标的摄像机***(300)高精确地确定眼睛的瞳孔直径(270)的方法,其中,所述方法具有:
-借助于所述摄像机***(300)对头部的眼区(100)进行成像立体检测(10),其中,对于所述眼区(100)的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像(110,111),并且
对于这两个立体图像(110,111)中的每个立体图像,所述方法还具有:
-将所述头部的所检测的眼区(100)转换(11)到色彩空间(120)中,并且在所述色彩空间(120)中继续进行所述方法,
-求取(17)所检测的眼区(100)之内的区域(130)作为所检测的眼区(100)的眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130),其中,所检测的眼区(100)之内的所求取的区域(130)具有图像准则(131),其中,所述图像准则(131)是尽可能均匀的图像准则,
-求取(18)所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140),
-迭代式求取(20)闭合的外部瞳孔边缘(150),所述迭代式求取(20)所述外部瞳孔边缘(150)具有:
-沿着所述边缘(140)以环绕所述外部边缘(140)的方式求取(22)所述边缘(140)之外的另一区域(142),其中,所述另一区域(142)相邻于所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140),
-迭代式检查(24)所述另一区域(142)判断所述另一区域(142)是否具有所述图像准则(131),并且
如果所述另一区域(142)的至少一部分具有所述图像准则(131):那么
-将所述另一区域(142)的具有所述图像准则(131)的部分整合(25)到所述眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130)中,
-将所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140)扩展(26)到所述另一区域(142)的所整合的部分上,并且
如果所述另一区域(132)完全不具有所述图像准则(131):那么
-规定(28)所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140)作为所述眼睛的瞳孔(200)的外部边缘(150),并且
-求取(30)第三区域(160)作为所述眼睛的瞳孔(200),其中,所述第三区域(160)是完全由所述瞳孔(200)的外部边缘(150)包围的区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还具有:
-确定(32)所述瞳孔(200)中的点(210),
-确定(34)穿过所述点(210)的第一直线(220),
-确定(36)穿过所述点(200)的第二直线(230),其中,所述第二直线(230)正交于所述第一直线(220)设置,并且
-迭代式求取(38)瞳孔中点(211),其中,所述迭代式求取(38)所述瞳孔中点(211)具有:
-对于每个直线(220,230)求取(40)第一线段(222,232)和第二线段(226,236),其中,求取(40)相应的线段(222,232,226,236)具有:
-求取(41)对应的线段(222,232,226,236)的第一端点(221,231,225,235),其中,所述第一端点(221,231,225,235)对应于所述瞳孔(200)中的点(210),
-求取(42)对应的线段(222,232,226,236)的第二端点(223,233,227,237),其中,所述第二端点(223,233,227,237)对应于所述对应的直线(220,230)与所述瞳孔(150)的边缘的交点,
-求取(43)所述对应的线段(222,232,226,236)作为沿着所述对应的直线(220,230)从所述对应的第一端点(221,231,225,235)起引导至所述对应的第二端点(223,233,227,237)的线,
-迭代式在长度方面比较(44)所述第一直线(220)的两个线段(222,226),并且
如果所述第一直线(220)的这两个线段(222,226)不同样长:那么
-沿着所述第一直线(220)的这两个线段(222,226)中的较长者增加(45)所述瞳孔(200)中的点(210)的第一坐标(212),并且
如果所述第二直线(230)的这两个线段(232,236)不同样长:那么
-沿着所述第二直线(230)的这两个线段(232,236)中的较长者增加(46)所述瞳孔(200)中的点的第二坐标(213),并且
如果所述第一直线(220)的这两个线段(222,226)同样长并且所述第二直线(230)的这两个线段(232,236)同样长:那么
-规定(47)所述瞳孔(200)中的点(210)作为所述眼睛的瞳孔(200)的瞳孔中点(211)。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述方法还具有:
-使所述两个立体图像(110,111)的眼睛的瞳孔(200)的两个中点(211)三角测量式重叠(50),
-使所述两个立体图像(110,111)的眼睛的瞳孔(200)的两个外部边缘(150)三角测量式重叠(60),并且
-基于这两个三角测量式重叠(50,60)求取(70)所述瞳孔直径(270)。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述方法还具有:
-在对所述头部的眼区(100)进行成像立体检测(10)之前,校准(5)用于在空间上检测目标的摄像机***(300),其中,优选地基于所述摄像机***(300)与参考目标的预定义的角度和/或预定义的距离进行所述校准(5),并且其中,在所述立体检测(10)期间,待检测的眼区(100)的顶部处于所述参考目标的位置处。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述方法还具有:
-基于立体检测(10)的眼区(100)与眼睛模型(400)的比较在所述立体检测(10)的眼区(100)中求取(13)眼睛。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,
所述色彩空间(120)对应于能够尤其适合地求取所述图像准则(131)的色彩空间。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,
所述图像准则(131)具有对比度准则。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,
所述色彩空间(120)对应于CIELAB色彩空间。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,
基于瞳孔准则(220),优选地基于与瞳孔模型(420)的比较,求取(17)所检测的眼区(100)之内的区域(130)作为所检测的眼区(100)的眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130)。
10.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述方法还具有:
-基于所述摄像机***(300)距所述头部的立体检测(10)的眼区(100)的距离并且基于所述摄像机***(300)的像素准则(310)求取(80)尺寸量度(180),并且其中,
基于所求取的尺寸量度(180)求取(70)相应的瞳孔直径(270)。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,
所述摄像机***(300)的像素准则(310)具有像素尺寸或者像素宽度和像素数量。
12.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,在求取(17)所检测的眼区(100)之内的所述区域(130)作为所检测的眼区(100)的眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130)之前,所述方法还具有:
-检查(12)所检测的眼区(100)的反射,并且
如果所检测的眼区(100)具有至少一个反射:那么
-借助于相邻性准则移除(13)出现的一个或多个反射,使得出现反射的区域中的图像信息由基于所述相邻性准则的对应的相邻像素的对应的图像信息替代。
13.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述方法还具有:
-对于立体检测(10)的眼区(100)的第一眼睛执行所述方法(14),并且
-对于立体检测(10)的眼区(100)的第二眼睛执行所述方法(15)。
14.一种用于高精确地确定眼睛的瞳孔直径(270)的设备,其中,所述设备具有:
-用于在空间上检测目标的摄像机***(300),
-检测机构(310),所述检测机构用于借助于所述摄像机***(300)对头部的眼区(100)进行成像立体检测(10),以针对所述眼区(100)的眼睛产生第一立体图像和第二立体图像(110,111),
-转换机构(311),所述转换机构用于将所述头部的所检测的眼区(100)转换(11)到色彩空间(120)中,
-第一求取机构(317),所述第一求取机构用于求取(17)所检测的眼区(100)之内的区域(130)作为所检测的眼区(100)的眼睛的瞳孔(200)之内的区域(130),
-第二求取机构(318),所述第二求取机构用于求取(18)所述瞳孔(200)之内的区域(130)的闭合的外部边缘(140),
-第三求取机构(320),所述第三求取机构用于迭代式求取(20)闭合的外部瞳孔边缘(150),
并且其中,
所述设备设立用于,执行根据上述权利要求中任一项所述的方法。
15.根据权利要求14所述的设备,所述设备还具有:
-第一确定机构(332),所述第一确定机构用于确定(32)所述瞳孔(200)中的点(210),
-第二确定机构(334),所述第二确定机构用于确定(34)穿过所述点(210)的第一直线(220),
-第三确定机构(336),所述第三确定机构用于确定(36)穿过所述点(210)的第二直线(230),所述第二直线正交于所述第一直线(220)设置,
-第四求取机构(338),所述第四求取机构用于迭代式求取(38)瞳孔中点(211)。
16.根据权利要求15所述的设备,所述设备还具有:
-第一三角测量机构(350),所述第一三角测量机构用于使所述立体图像(110,111)的眼睛的瞳孔(200)的瞳孔中点(211)三角测量式重叠(50),
-第二三角测量机构(360),所述第二三角测量机构用于使所述立体图像(110,111)的眼睛的瞳孔(200)的外部边缘(150)三角测量式重叠(60),并且
-第五求取机构(370),所述第五求取机构用于基于这两个三角测量式重叠(50,60)求取(70)所述瞳孔直径(270)。
17.一种用于根据上述权利要求14至16中任一项所述的设备的计算机程序产品,所述计算机程序产品能根据权利要求1至13中任一项所述的方法运行。
18.一种数据载体,所述数据载体具有根据权利要求17所述的计算机程序产品。
CN201880040105.6A 2017-06-12 2018-06-12 高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备 Pending CN110785114A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
LU100287 2017-06-12
LU100287 2017-06-12
PCT/EP2018/065425 WO2018229021A1 (de) 2017-06-12 2018-06-12 Verfahren zum hochgenauen bestimmen eines pupillendurchmessers eines auges und eine diesbezügliche vorrichtung

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110785114A true CN110785114A (zh) 2020-02-11

Family

ID=62620853

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880040105.6A Pending CN110785114A (zh) 2017-06-12 2018-06-12 高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10736504B2 (zh)
EP (1) EP3638095B1 (zh)
CN (1) CN110785114A (zh)
IL (1) IL271315B (zh)
WO (1) WO2018229021A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021256922A1 (en) * 2020-06-15 2021-12-23 Akkolens International B.V. Apparatus and method to size the accommodative structure of the eye

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6580448B1 (en) * 1995-05-15 2003-06-17 Leica Microsystems Ag Process and device for the parallel capture of visual information
US20100045933A1 (en) * 2000-10-07 2010-02-25 Physoptics Opto-Electronic Gmbh Device and method for determining the orientation of an eye
JP2010057683A (ja) * 2008-09-03 2010-03-18 Denso Corp 瞳孔検出装置、瞳孔検出装置用プログラム及び瞳孔検出方法
CN101801259A (zh) * 2007-07-11 2010-08-11 森特罗米特有限公司 与配眼镜相关的改进
CN101816547A (zh) * 2009-02-15 2010-09-01 国际商业机器公司 基于瞳孔对称性的自动直视检测方法和***
JP2011172966A (ja) * 2004-09-29 2011-09-08 Canon Inc 眼底撮影装置
GB201117348D0 (en) * 2011-10-07 2011-11-23 Irisguard Inc Security improvements for Iris recognition systems
DE102011009260A1 (de) * 2011-01-24 2012-07-26 Rodenstock Gmbh Verfahren und Vorrichtungen zur Bestimmung der Rotationsparameter der Augen
DE102011009261A1 (de) * 2011-01-24 2012-07-26 Rodenstock Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Rotationsparameter der Augen
CN103491857A (zh) * 2011-04-27 2014-01-01 卡尔蔡司医疗技术股份公司 用于改善眼科成像的***和方法
CN104095611A (zh) * 2009-02-26 2014-10-15 卡尔蔡斯视觉股份有限公司 用于确定眼睛支点位置的方法和设备
US20140340637A1 (en) * 2011-12-13 2014-11-20 Rodenstock Gmbh Brightness-dependent adjustment of a spectacle lens
US8942434B1 (en) * 2011-12-20 2015-01-27 Amazon Technologies, Inc. Conflict resolution for pupil detection
DE102014115155A1 (de) * 2014-10-17 2016-04-21 Carl Zeiss Ag Optische Kohärenztomographie zur Messung an der Retina
WO2016128112A1 (de) * 2015-02-13 2016-08-18 Rodenstock Gmbh Vorrichtung und verfahren zur abstandsbestimmung und/oder zentrierung unter verwendung von hornhautreflexionen
CN106575357A (zh) * 2014-07-24 2017-04-19 微软技术许可有限责任公司 瞳孔检测

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3214057B2 (ja) * 1992-04-14 2001-10-02 キヤノン株式会社 瞳孔中心検出方法、瞳孔中心検出装置、瞳孔輪部検出方法および瞳孔輪部検出装置
GB9220433D0 (en) 1992-09-28 1992-11-11 St George S Enterprises Ltd Pupillometer
US5790235A (en) 1997-03-26 1998-08-04 Carl Zeiss, Inc. Method and apparatus to measure pupil size and position
US8740381B2 (en) * 2007-06-27 2014-06-03 Bausch & Lomb Incorporated Method and apparatus for extrapolating diagnostic data
JP5351691B2 (ja) 2009-10-01 2013-11-27 ホーヤ レンズ マニュファクチャリング フィリピン インク 眼球下転量測定装置及び眼球下転量測定方法
CN108648201A (zh) * 2018-05-14 2018-10-12 京东方科技集团股份有限公司 瞳孔定位方法及装置、存储介质、电子设备

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6580448B1 (en) * 1995-05-15 2003-06-17 Leica Microsystems Ag Process and device for the parallel capture of visual information
US20100045933A1 (en) * 2000-10-07 2010-02-25 Physoptics Opto-Electronic Gmbh Device and method for determining the orientation of an eye
JP2011172966A (ja) * 2004-09-29 2011-09-08 Canon Inc 眼底撮影装置
CN101801259A (zh) * 2007-07-11 2010-08-11 森特罗米特有限公司 与配眼镜相关的改进
JP2010057683A (ja) * 2008-09-03 2010-03-18 Denso Corp 瞳孔検出装置、瞳孔検出装置用プログラム及び瞳孔検出方法
CN101816547A (zh) * 2009-02-15 2010-09-01 国际商业机器公司 基于瞳孔对称性的自动直视检测方法和***
CN104095611A (zh) * 2009-02-26 2014-10-15 卡尔蔡斯视觉股份有限公司 用于确定眼睛支点位置的方法和设备
DE102011009261A1 (de) * 2011-01-24 2012-07-26 Rodenstock Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Rotationsparameter der Augen
DE102011009260A1 (de) * 2011-01-24 2012-07-26 Rodenstock Gmbh Verfahren und Vorrichtungen zur Bestimmung der Rotationsparameter der Augen
CN103491857A (zh) * 2011-04-27 2014-01-01 卡尔蔡司医疗技术股份公司 用于改善眼科成像的***和方法
GB201117348D0 (en) * 2011-10-07 2011-11-23 Irisguard Inc Security improvements for Iris recognition systems
US20140340637A1 (en) * 2011-12-13 2014-11-20 Rodenstock Gmbh Brightness-dependent adjustment of a spectacle lens
US8942434B1 (en) * 2011-12-20 2015-01-27 Amazon Technologies, Inc. Conflict resolution for pupil detection
CN106575357A (zh) * 2014-07-24 2017-04-19 微软技术许可有限责任公司 瞳孔检测
DE102014115155A1 (de) * 2014-10-17 2016-04-21 Carl Zeiss Ag Optische Kohärenztomographie zur Messung an der Retina
WO2016128112A1 (de) * 2015-02-13 2016-08-18 Rodenstock Gmbh Vorrichtung und verfahren zur abstandsbestimmung und/oder zentrierung unter verwendung von hornhautreflexionen

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
雷国平;彭霞;谭泽富;丁妍芝;戴闽鲁: "立体视差对瞳孔直径影响的研究", 西部广播电视, no. 2015, 5 March 2015 (2015-03-05), pages 154 - 155 *

Also Published As

Publication number Publication date
IL271315B (en) 2021-01-31
US10736504B2 (en) 2020-08-11
WO2018229021A1 (de) 2018-12-20
US20200100671A1 (en) 2020-04-02
EP3638095A1 (de) 2020-04-22
EP3638095B1 (de) 2023-06-07
IL271315A (en) 2020-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7170677B1 (en) Stereo-measurement borescope with 3-D viewing
US9228920B2 (en) Method and device for estimating the optical power of corrective lenses in a pair of eyeglasses worn by a spectator
CN109377551B (zh) 一种三维人脸重建方法、装置及其存储介质
US10758124B2 (en) Device and method for distance determination and/or centering using corneal reflections
CN110006634B (zh) 视场角测量方法、视场角测量装置、显示方法和显示设备
US10648789B2 (en) Method for monitoring linear dimensions of three-dimensional objects
WO2011125937A1 (ja) キャリブレーションデータ選択装置、選択方法、及び選択プログラム、並びに三次元位置測定装置
US20210256729A1 (en) Methods and systems for determining calibration quality metrics for a multicamera imaging system
JP4536329B2 (ja) アイポイントの位置決定方法及びアイポイント測定システム
CN111044262A (zh) 近眼显示光机模组检测装置
US11662814B2 (en) Sight positioning method, head-mounted display device, computer device and computer-readable storage medium
CN110118646B (zh) 一种基于合成莫尔条纹技术的眼镜参数检测装置和方法
CN111665025A (zh) 一种屈光度测量装置、测量***和屈光度测量方法
US20180199810A1 (en) Systems and methods for pupillary distance estimation from digital facial images
CN105427315B (zh) 数字仪表图像位置测试方法及装置
CN110785114A (zh) 高精确地确定眼睛的瞳孔直径的方法和与此相关的设备
JP5727969B2 (ja) 位置推定装置、方法、及びプログラム
JP2016024616A (ja) 眼球計測システム、視線検出システム、眼球計測方法、眼球計測プログラム、視線検出方法、および視線検出プログラム
CN114354136A (zh) 一种基于液体透镜的虚像距测试装置、方法及存储介质
CN114972526A (zh) 视场角测量方法及装置、计算机设备及介质
IL288303B (en) Stereo camera method and system for detecting differences from calibration mode
CN211696890U (zh) 近眼显示光机模组检测装置
CN109754365B (zh) 一种图像处理方法及装置
KR20220154345A (ko) 가우시안 가중치 최소 자승법을 이용하는 영상 처리 장치 및 그것의 윤곽선 검출 방법
Mielke Metrics and characterization of 3D cameras for facial biometric applications

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination