一种红外线瞳孔识别测量方法、装置、存储介质及终端设备
阅读说明：本技术 一种红外线瞳孔识别测量方法、装置、存储介质及终端设备 (Infrared pupil identification measurement method and device, storage medium and terminal equipment ) 是由 张冰 伊合山·艾尼瓦尔 李新灵 张静静 陈杰 于 2019-12-12 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种红外线瞳孔识别测量方法、装置、存储介质及终端设备,包括如下步骤：采集待测量的瞳孔图像；将瞳孔图像进行灰度转换；进行图像分割获得瞳孔图像的二值化图像；对得到的二值化图像进行边缘检测和边缘圆弧拟合；重复上述步骤获得多组测量数据并求取平均值；对所得测量数据进行比例转换得到测量结果。本发明通过对采集的眼部图像进行处理,获得客观、准确、量化的瞳孔变化数据信息,在针对病人治疗时和诊断某些引起瞳孔收缩变化的症状时,可以减轻传统治疗对医患双方的体力消耗,提高了病情数据分析的准确度和人们就诊的效率,为后续治疗提供了准确的依据。(The invention discloses an infrared pupil identification measurement method, an infrared pupil identification measurement device, a storage medium and a terminal device, wherein the method comprises the following steps: collecting a pupil image to be measured; carrying out gray level conversion on the pupil image; carrying out image segmentation to obtain a binary image of the pupil image; performing edge detection and edge arc fitting on the obtained binary image; repeating the steps to obtain a plurality of groups of measurement data and calculating an average value; and carrying out proportional conversion on the obtained measurement data to obtain a measurement result. According to the invention, the acquired eye images are processed to obtain objective, accurate and quantitative pupil change data information, so that the physical consumption of the traditional treatment on the doctor and the patient can be reduced when the patient is treated and some symptoms causing pupil contraction change are diagnosed, the accuracy of disease condition data analysis and the efficiency of seeing a doctor are improved, and an accurate basis is provided for subsequent treatment.)
技术领域
本发明涉及测量技术领域，尤其涉及一种红外线瞳孔识别测量方法、装置、存储介质及终端设备。
背景技术
近些年来，随着医疗水平的不断进步，通过测量瞳孔检查患者生命体征与健康状态正逐渐成为临床重要的检测方法之一。目前全身麻醉患者围手术期无有效评估疼痛应激的监护手段，麻醉医生仅通过个人经验以及患者的血压心率等指标评估镇痛水平。瞳孔处于交感/副交感神经双重控制下：交感神经兴奋导致瞳孔扩张，副交感神经兴奋则致其收缩。因此瞳孔直径在疼痛刺激时增大，这一现象被称为“瞳孔反射性扩张”，在清醒和麻醉的患者中均可观察到。
传统瞳孔监测是通过观察并标定，或采用卡尺进行手工测量。此方法不仅测量结果粗略，耗费时间，而且对医生造成精力消耗，降低工作效率，增加失误几率，给临床工作带来极大的不便。目前临床上测量患者瞳孔大小时一般是利用目测或直接用直尺测量，又或者是在直尺上打孔对比测量。测量者的主观因素或操作误差大易导致读数不准确，不能给临床提供准确的治疗参考。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种红外线瞳孔识别测量方法、装置、存储介质及终端设备，通过前期瞳孔图像采集装置采集的眼部图像信息，利用图像处理分析来检测瞳孔，获取瞳孔的中心，半径、面积以及实时动态特征曲线，实现客观、准确、量化地检测瞳孔，为医生提供可靠的诊断依据。
一种红外线瞳孔识别测量方法，包括如下步骤：
S1：采集待测量的瞳孔图像；
S2：将瞳孔图像进行灰度转换；
S3：进行图像分割获得瞳孔图像的二值化图像；
S4：对得到的二值化图像进行边缘检测和边缘圆弧拟合；
S5：重复S1-S4步骤获得多组测量数据并求取平均值；
S6：根据像素/真实比率值对所得测量数据进行比例转换得到测量结果。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量方法，所述的图像分割采用直方图双峰法，选取双峰之间的最小频率值所对应的灰度值作为分割灰度阈值，生成瞳孔的二值化图像。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量方法，所述的生成瞳孔的二值化图像方法为将图像中灰度值小于分割灰度阈值的像素点作为瞳孔像素点，反之作为背景像素点，并根据瞳孔像素点与背景像素点对图像中的瞳孔图像与背景图像进行二值化分割。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量方法，所述的边缘检测通过IMAQ edgedection边缘检测函数来获取瞳孔二值化图像的边缘像素点；所述的边缘圆弧拟合通过IMAQ.Fit.Circle.2圆弧拟合函数，通过输入边缘像素图像输出最佳圆弧拟合的半径值。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量方法，还包括像素/真实比率值的获取步骤，包括如下子步骤：
A1：设置图像采集设备在测量位置并采集参照物图像信息；
A2：提取该参照物的像素宽度并获取该参照物的真实宽度；
A3：计算像素真实比率值ppm=物体像素宽度/物体真实宽度。
一种红外线瞳孔识别测量装置，包括：
瞳孔图像采集单元，采集待测量的瞳孔图像；
灰度转换单元，对采集的瞳孔图像进行灰度转换；
图像分割单元，对灰度图像进行图像分割得到瞳孔图像的二值化图像；
边缘检测与圆弧拟合单元，获取二值化瞳孔图像的边缘像素点，并根据获得的边缘像素点进行圆弧拟合得到最佳圆弧拟合半径；
运算处理单元，将得到的多组最佳圆弧拟合半径求取平均值并进行比例转换得到测量结果。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的图像分割单元选取图像灰度直方图中双峰之间的最小频率值所对应的灰度值作为分割灰度阈值，生成瞳孔的二值化图像。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的生成瞳孔的二值化图像将图像中灰度值小于分割灰度阈值的像素点作为瞳孔像素点，反之作为背景像素点，并根据瞳孔像素点与背景像素点对图像中的瞳孔图像与背景图像进行二值化分割。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的边缘检测与圆弧拟合单元通过IMAQ edge dection边缘检测函数来获取瞳孔二值化图像的边缘像素点；并通过将瞳孔二值化图像的边缘像素点输入IMAQ.Fit.Circle.2圆弧拟合函数，得到最佳圆弧拟合的半径值。
进一步的，一种红外线瞳孔识别测量装置，还包括像素/真实比率值获取单元，通过获取图像采集设备在测量位置采集的参照物的图像像素信息以及该参照物的真实尺寸信息，计算该参照物的像素宽度与真实宽度的比值作为像素/真实比率值。
一种实现红外线瞳孔识别测量的终端设备，所述终端设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述红外线瞳孔识别测量的方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，该指令被处理器执行时实现上述红外线瞳孔识别测量的方法。
本发明的有益效果：本发明通过对采集的眼部图像进行处理，获得客观、准确、量化的瞳孔变化数据信息，在针对病人治疗时和诊断某些引起瞳孔收缩变化的症状时，可以减轻传统治疗对医患双方的体力消耗，提高了病情数据分析的准确度和人们就诊的效率，为后续治疗提供了准确的依据。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图。
图2是本发明瞳孔识别测量装置结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
如图1所示，本实施例中，一种红外线瞳孔识别测量方法，包括如下步骤：S1：采集待测量的瞳孔图像；S2：将瞳孔图像进行灰度转换；S3：进行图像分割获得瞳孔图像的二值化图像；S4：对得到的二值化图像进行边缘检测和边缘圆弧拟合；S5：重复S1-S4步骤获得多组测量数据并求取平均值；S6：根据像素/真实比率值对所得测量数据进行比例转换得到测量结果。
眼部图像采集：
如图2所示，一种红外线瞳孔识别测量装置，包括：手柄1；图像采集单元，设置于手柄测量部2前侧，获取瞳孔图像信息；图像显示单元3，设置于手柄测量部2后侧，接收并显示图像处理电路生成的数据信息；测量控制电路，与图像采集单元和图像显示单元3电连接，设置于手柄1腔体内，控制图像采集单元和图像显示单元3运行状态；图像处理电路，设置于手柄1腔体内，接收图像采集单元采集的图像信息，计算生成瞳孔的尺寸数据信息，并将该数据信息发送至图像显示单元3，所述图像采集单元采用红外摄像头；所述图像显示单元3采用液晶显示屏。
具体的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的测量控制电路包括控制单元以及连接控制单元的接口电路和驱动电路；所述接口电路连接图像采集单元，用于传输采集的瞳孔图像信息；所述驱动电路连接图像显示单元，用于驱动图像显示单元显示接收的数据信息。
具体的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的图像处理电路包括微处理器以及连接微处理器的通信单元，用于对采集的图像进行处理并上传，所述微处理器上安装有嵌入式系统，利用嵌入式系统中Labview进行图像处理。
具体的，一种红外线瞳孔识别测量装置，所述的通信单元采用WIFI通信模组，用于微处理器与外部智能设备进行数据通信。
在另一个实施例中，一种红外线瞳孔识别测量装置，还包括遮光筒4；所述遮光筒4的连接端连接手柄测试部前侧，内部安设图像采集单元；所述遮光筒4的贴合端设置有贴合接头5，用于贴附人体眼眶结构；所述的贴合接头5采用软性硅橡胶接头，便于遮光筒贴合人体眼眶和遮光测量。
在另一个实施例中，一种红外线瞳孔识别测量装置，还包括测量控制设备6，所述测量控制设备设置于手柄测量部2的图像显示单元下侧，与测量控制电路电连接，用于向测量控制电路传输测量控制信号；所述的测量控制设备6采用控制按钮组。
图像的处理：
将瞳孔图像进行灰度转换，并利用直方图双峰法实现图像的分割，选取灰度直方图中双峰之间的最小值最为分割阈值。利用IMAQ Threshold函数将分割阈值应用到瞳孔图像中，使得图像的目标和背景相对比较明显。瞳孔与背景在灰度值上存在有明显的差别，瞳孔图像的灰度值集中在直方图的左锋，背景的灰度值集中在右锋，最小的灰度值就是最佳阈值，阈值为50，可以将瞳孔图像分割出来，分割后的图像也称为二值化图像，0表示黑色，1表示白色。
边缘检测和边缘圆弧拟合，利用Labview中用于图像边缘检测的函数来实现Labview中用于图像的边缘检测的函数是IMAQ edge dection。利用IMAQ.Fit.Circle.2函数查找能够实现最佳圆弧拟合的点并返回半径,周长,面积的圆。其中输入设置参数包括拟合圆时刻接受的像素半径的距离：36个像素；指定所需的拟合圆的质量：700；最大迭代数：500。
求取均值，对所采集图像中的瞳孔进行多个方向数据的测量，并求取均值。
比例转换，根据像素/真实比率值对所得数据进行比例转换，得到最终瞳孔数据信息。所述像素/真实比率值通过获取图像采集设备在测量位置采集的参照物的图像像素信息以及该参照物的真实尺寸信息，计算该参照物的像素宽度与真实宽度的比值。利用像素/真实比率值以及采集计算的瞳孔像素宽度信息，获得瞳孔的真实尺寸数据信息。
具体的，首先定义一个比率来测量每个给定度量单位的像素数（pixels permetric）。为了确定图像中瞳孔直径的大小，首先需要使用一个参照物作为“校准”点。在最佳相机高度知道参照物的真实尺寸（在宽度或高度上的毫米或英寸等值的大小）。使用它来定义pixels per metric比率，将其定义为：pixels per metric=物体像素宽/物体真实宽。假设参照物的像素宽为150像素（基于它的相关边界框），真实宽度为1英寸，这种情况下pixels per metric = 150px/1in=150px，因此，在最佳高度下的图像中，每英寸大约有150个像素。有了这个比率，可以计算图像中检测出的瞳孔直径的大小，且此最佳相机高度在测量瞳孔是恒定不变。
一种红外线瞳孔识别测量装置，包括：瞳孔图像采集单元，采集待测量的瞳孔图像；
灰度转换单元，对采集的瞳孔图像进行灰度转换；图像分割单元，对灰度图像进行图像分割得到瞳孔图像的二值化图像；边缘检测与圆弧拟合单元，获取二值化瞳孔图像的边缘像素点，并根据获得的边缘像素点进行圆弧拟合得到最佳圆弧拟合半径；运算处理单元，将得到的多组最佳圆弧拟合半径求取平均值并进行比例转换得到测量结果。
本实施例中，提供一种终端设备，该设备包括：存储器和处理器，存储器内存储有可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的红外线瞳孔识别测量方法，存储器和处理器的数量可以为一个或多个。
本实施例中，提供一种计算机刻度存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例方法的步骤。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。