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摘要：本发明公开了一种瞳孔的识别方法，涉及图像处理领域，具体属于眼科全自动医疗器械中瞳孔识别方法的改进，在复杂环境下实现受测者瞳孔的粗定位，截取包含受测者瞳孔的有效区域；计算有效区域中像素灰度值的平均值和像素灰度值的标准差的差值，确定所截取的有效区域的分割阈值，实现受测者瞳孔的精准分割；提取受测者瞳孔的轮廓点集合，剔除被遮挡的受测者瞳孔轮廓中的无效数据，使用最小二乘法拟合圆，获得受测者瞳孔的中心位置坐标和受测者瞳孔的直径。不仅可以识别正常状态的瞳孔，同时也可以识别被遮挡的瞳孔，大大提高眼科全自动医疗器械中瞳孔识别方法的成功率。
主权项：1.一种瞳孔的识别方法，其特征在于，包括如下步骤，采集步骤，采集受测者的眼睛部位图片，对图像进行灰度化处理；精准定位步骤，通过受测者眼睛部位图像的水平方向灰度投影曲线和垂直方向投影曲线，分别确定受测者瞳孔的水平方向的位置和垂直方向的位置，实现受测者瞳孔的精准定位；截取步骤，实现受测者瞳孔四周有效区域图像截取，为第一有效区域图像，完整的包含受测者瞳孔；分隔步骤，确定分割阈值，对截取的第一有效区域进行阈值分割得到第二有效区域；识别步骤，对获得的第二有效区域进行轮廓的识别，并筛选出受测者瞳孔的轮廓；拟合步骤，对受测者瞳孔轮廓，进行最小二乘法圆拟合，获取瞳孔的中心坐标和半径；未被遮挡的受测者瞳孔轮廓点数据均为有效数据；被遮挡的受测者瞳孔轮廓点数据中存在无效数据，剔除无效数据。
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百度查询： 广州市黄埔区何氏眼健康产业技术研究院 杭州瞳创医疗科技有限公司 瞳孔的识别方法
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