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眼睛一直都被看作人体与外界的桥梁,不仅能够获取外界的各种信息,也能反映人体内部的一些生理和心理状态。因此,从古至今,人们对于眼球的研究与关注从未间断,而眼动仪即是对眼睛进行相关研究的一种辅助工具。作为一种检测并记录人眼相关状态的装置,现阶段眼动仪在心理学、医学、人机交互等众多的领域都有广泛的应用与研究。但是,现阶段眼动仪的使用主要还是依靠从国外进口,价格昂贵,不利于普及和推广。本文就是在此背景下,通过对软硬件技术、3D打印技术、图像处理算法等研究结合,自主研发了一整套眼动仪装置和后台软件分析系统,并采集眼动图像信号进行分析,验证了装置和相关处理算法的可行性。本文主要工作如下:(1)通过对无线技术研究分析,本文使用一种高效的路由模块,设计并制作相关电路,完成了无线视频眼动仪硬件电路的搭建,并结合使用效果,进行了改进。由3D打印技术制作产品精度高,生产流程简单,本文根据硬件电路各模块的尺寸使用立体光固化成型技术(SLA)完成了头戴式无线视频眼动仪样机的制作。然后,根据佩戴使用过程中的反馈意见,对装置进行了改进,最后的眼动仪样机能基本满足不同人群的使用要求,且外型美观、方便易携。(2)眼动仪采集图像数据在某些采集情况下不可避免附带有一定噪声,需要进行消噪处理才能进一步瞳孔定位和跟踪。去噪一直是图像处理中的研究热点,通过对非局部均值滤波算法的研究,本文对现有非局部均值(NLM)滤波提出了一种改进方法。首先使用小波阈值去噪方法,在不破坏图像质量的基础上预处理滤除部分噪声。然后运用一种自适应权函数方案,可以更好的保存图像边缘,提高非局部均值滤波的去噪效果。图像去噪之后,为了准确的提取瞳孔区域,本文对各种阈值分割方法包括最大类间方差法、基于谷底最小值分割法、最小误差法等进行研究,找出能最佳运用于红外眼动图像自适应二值分割的算法。图像二值化之后,接着使用中值滤波,四步形态学处理,去掉眼动图像的噪声和一些灯影,眉毛,眼睑等干扰物,完成了红外眼动图像的预处理。(3)对于预处理之后的眼动图像,本文开发了一种快速连通检测方法,该方法充分利用每个像素点左侧和上方一共四个像素点的连通特征。只需要对图像扫描一次,即可完成所有连通区域的检测和标记。然后根据瞳孔的形状大小等特征,对连通区域进行筛选,即可准确的找到瞳孔区域,将瞳孔连通区的外接矩形中心作为瞳孔中心进行定位。这种瞳孔定位的方法速度快,准确度高,能够应用于多帧视频的连续定位跟踪中。(4)在vc++6.0软件环境中,使用硬件电路的软件开发工具包(SDK)和在matlab中验证可行的瞳孔定位算法完成了眼动仪装置的windows平台分析系统。该软件系统能通过WiFi实现与眼动仪装置的通信及固定分辨率的红外眼动视频采集,且能够精准定位跟踪瞳孔运动。