基于Hough变换圆检测的人眼定位方法改进

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(沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110159 )。

摘要：对基于Hough变换圆检测的人眼定位方法进行了改进，利用积分投影定位人眼坐标时获得的灰度特征值，给出了一种快速准确的眼睛定位方法。 利用基于灰度积分投影的方法对人眼进行粗略定位，求出大致的虹膜半径、中心坐标、虹膜区域等，再利用“最小外接矩形法”估计待检测圆的中心和半径，利用Hough变换检测圆的方法准确检测虹膜。 在VPM642实验平台上，使用c语言进行了编程实现。 实验结果表明，该人眼定位方法具有良好的检测效果，人眼定位精度达到93.5%。 关键词：点投影； 人眼位置虹膜检测； Hough变换； 最小外接矩形法中的画法分类号码： TP391文献识别代码： a文章号码： 1000.7024(2011 ) 04—1359.04

improvementofeyelocationmethodbasedoncircleexaminationofhoughtransformationliunian，SU Hang，GUO Chun—hong，周景宁

(collegeofinformationscienceandengineering，ShenyangLigongUniversity，Shenyang110159， China ) abstract:throughmakinganimprovementoftheeyelocationmethodbasedonthehoughtransformationcircleexaminationdobtai—ningthegraningtheghegranegranegranegegrand btai singtheintegralprojection，thepaperhasgivenaquickandaccurateeyelocationmethod.first， thumaneyeisroughlocatedbyusingthegradationintegralprojectionmethod，SOthattheirisradius，thecentralcoordinateandteandtheirisradius thecentralcoordinateandtheirisradius andthenthecenterandtheradiusofthecircletobeexaminedareestimatedbyusingthe‘‘theminimumexmexmexex edbythecircleexaminationofthehoughtrans—formation.on the vpm 642 platform， canguageisusedtorealizetheprogramming.theexperimentindicatesthatthiseyelocationmethodhastheverygoodexaminationeffect.andt iris检测； Houghtransform 引用inimumexternalconnectionrectangleapproach 0

眼睛是重要的面部特征器官，其细微变化直接反映人类各种精神状态信息。 目前，在驾驶员疲劳驾驶监测中，有时还采用了检测人眼状态信息的疲劳检测技术…… 眼睛状态信息可以直接反映他们当前的疲劳状态，因此人眼状态信息榆测在驾驶员疲劳检测中起着重要的作用。 要捕捉这些眼睛的信息，首先需要准确定位人眼。

另外，驾驶员疲劳状态检测也必须满足实时性要求。 这里为了兼顾人眼定位方法的精度和实时性需求，改进了基于Hough变换圆检测的人眼定位方法。 也就是说，首先采用灰度积分投影方法对人眼进行定位，通过对灰度积分结果的分析，找出人眼的中心坐标和大致的虹膜半径、虹膜区域等，利用这些信息，利用“最小外接矩形法”估计被检测圆的中心和半径，进行Hough变换圆检测本文首先采用灰度积分投影法进行人眼定位和虹膜区域的划分，然后在该区域内采用Hough变换圆检测法准确检测虹膜区域。 其流程图如图1所示。 1介绍人眼定位算法在人眼定位方面的尝试，从简单的阈值法、模板匹配到弹性模板匹配、神经网络、遗传算法等。 目前，灰度积分投影法、Hough变换法、可变形模板、对称变换法等常用于人眼检测方法。

1.1灰度积分投影法

所 谓灰度积分投影法就是将投影对象 的灰度信息在某方向上进行投影 ，得 出该对象 的位 置及灰度积分值 等信息 。这种方法操作起来非常简单 ，它经常和 阈值化处理一起使用 。由于噪声点对投影有一定 的影响，所 以处理前最好去 除噪声，然

后 进 行 阈值 化 处 理 ，再 对 阈值 化 后 的二 值 图 像 在 某 个 方 向上进 行 投 影运 算 。冯 建 强等 基 于 求 最 大 类 间 方 差 阈 值 的方 法 进收稿 日期：2010—04．14；修订 日期：2010—06—29。基金项目：辽宁 “百千万人才工程”培养基金项 目 (2009921090)。

作者简介：刘念 (1960一)，女，辽宁沈阳人 ，硕士，副教授 ，研究方 向为计算机视觉 、图像处理与分析等； 苏杭 (1985一)，男，辽宁锦州人硕士研究生 ，研究方向为图像处理与分析； 郭纯宏 (1986一)，女，陕西 吕梁人 ，硕士研究生，研究方 向为图像处理与分析 ； 周静 (1985一)女，山东菏泽人，硕士研 究生 ，研究方向为图像处理与分析。E-mail：suhzyxue@163·corn1360 2011，Vo1．32，No．4 计算机 工程 与设计 ComputerEngineeringandDesign人 虹 虹脸 人 膜 膜 Hough图 变 换 像 眼 区 边预 定 域 缘 检测

处 位 确 检 定 测 虹膜理

图 1 人 眼定 位及 虹 膜 特征 提 取 流程行 图像二值化处理 ，提取 出特征 点，使用灰度积分投影法 并结合人脸 的结构特 征找眼睛坐标 ，准确 人眼定位 。张杰等提 出首先对人脸 灰度图像进行预 处理，再对 原始 图像分别进行水平和垂 直方 向上灰度积分投影 ，最后利用灰 度积分投影 图上的峰谷 点确 定出双眼 的大致位 置 ，即粗定位人 眼 。1．2 Hough变 换方 法Hough变 换 方法 检 测 人 眼 时 ，一 般 是在 眼 部 类 圆特 征 区域 ，如虹膜、瞳孔区域被找到后 ，使用 Hough变换圆检测 的方法定位 人眼 。曹倩霞提 出一种基于彩色 分割和 Hough变换 的虹膜检 测法 。首先利用饱 和度信息将眼睛 区域与皮肤 区域 分离 ；然 后利用亮度信息将 眼睛区域 的眼 白和 虹膜分离得到虹膜 区域 ；再通过 Hough变换进行虹膜 检测 。张杰等在粗定位人 眼 的基 础 上 ，利 用 Hough变 换 圆 检 测 的方 法 精 确 定 位 出 人眼 的位 置0。

1．3 可 变形模 板

可变形模板分为活动轮廓模型和基于模型 的可变形模板两类 。这两类模板都是在提 取特 征过程 中对模 板进行动态的调整 活动 。其 中，基于模 型的可变形模板 方法先定义形状模型 ，其参数就是特征 的可变部分 ，模型与 图像 的各种特征进行 自动 的交 互适应 ，修正参数 ，最终 引起模 板的变形 。

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2 基于灰度积分投影的方法定位人眼

人的腧部包含丰 富的特征信息 ，如按照 五官比例 ，就有“三庭五眼”之说 ，即长三庭 ，横五 眼，如图 2所示 。三庭 ：发际线到眉毛 =眉毛 到鼻 孔 =鼻孔 到下 巴的距离 ：五眼：右外耳孔至 右 眼 外 角 之 长 =右 眼 长 _一眼 间距 离 ：左 眼 长 =芹 眼 外 角 至左外耳孔之长 。这只 是 种简单 的概括 ，足成人 的一 般比例关 系。参照这种人脸 结构特 征 ，可对人 脸图像采用基 于灰度积 分 投 影 的 方 法 米 定 位 人 眼 。2．1 图像 预 处 理由于对二值 图像进行处理要 比直接对灰度 图像处理简单

的 多 ，且 减 少 了 不 少 工 作 量 ，因 此 我 们 先 对 人 脸 区 域 进 行 二 值化 处 理 ，这 里初 始 阂 值 的 选 取 采 用 灰 度 直 方 图估 计 法 ，效 果 图如 图 3(a)所 示 。图 2 三庭 五 眼一

(a)人脸 二 值 图像一

【b)开 运算 处理 后 的 图像

图 3 人脸二值 图像及 开运算处理后的人脸图像

接着 使用 数学 形态 学工 具对 人脸 二值 图像进 行平 滑处理 ，去掉 图 3(a)上零星分布 的散点和“毛刺”。具体的做法是 ：针对存 在的散点和 “毛刺 ”，我 们选用一个 3×3的结构元素对该 图像 进行开运算操 作，即对 图像先腐 蚀再膨胀 。2．2 人 眼定 位 及 虹膜 区 域确 定使用灰度积 分投影 的方 法定位人眼 的一般 步骤是 ，先做水平灰度积 分投 影，以确定脸部各器官 的基线 ；再对这个区域做垂直 积分投影 ，确定 眼部的具体位置 。由此 可知 ，用灰度积分投影 的方法定位 出来 的人眼坐标 ，其实就是人 眼灰度 积分的水 平 最 大 值 和 两 个 垂 直 极 大 值 所 在 直 线 的 两 个 交 点坐 标 。张杰等人 就 是采用这种方法在人脸 图像 中粗 定位人眼 的，这

里我们 对他们提 出的方 法进行新 的改进。

我们知道 ，这两 个交点是人脸 二值图像 中位于 人脸 中心对称轴两侧相互对称 的两块高灰度区域 的中心 ，其实 ，它也是虹膜 的中心 。因此 ，我们 在灰度积 分投 影方法粗定位 人眼的基础上 ，进行 了算法扩展 ，以便确 定 虹膜 区域 。具 体的操作步 骤 如 下 ：(1)先对人脸二值 图像沿水平方 向进 行灰度积分投 影，即对坼进行 灰度积分 ，积分 公式如下

l

= _厂(孔，Y) (1) = 0

式 中：尼∈(0，200)，=200，(这是 因为足对 200x200的人脸 图像进行处理)。经 分析 可知 ，当人眼 睁开时，在图像的水平积分

投 影 曲线 大 约 中 间 位 置 j二会 出现 一 个 峰 值 点 。这 个 峰 值 点对应 在灰度积分结果上就是 一个 全局 最大值 ，所 以，可 以通过 比较 积 分 结果 得 到这 样 一个 全 局最 大 值 (即峰 值 点)，以eswty、Xo表 示全局最大值 在图像 中对应 的坐标 (行坐标 )，即所求 的眼睛的坐标 是X。。(2)人眼 的水平上下边缘 灰度 积分值都要 比眼部区域低 ，因此在 水平积分投影 曲线 中求 出人眼坐标X。附近 离它 最近 的两个谷值 点，即为人 眼的水平上下边缘 所对 应的积分值 。同样 是比较积 分结果，求得离所求全局最大值 最近 的两个局刘念 ，苏杭 ，郭纯宏 ，等：基 于 Hough变换 圆检 测的人 眼定位方 法改进 2011，Vo1．32，No．4 1361部 极 小 值 fmIn。和 H ，以 和 表 示 局 部 极 小 值 。。和 对 应的对应的坐标(行坐标x)，且X 。

(3)设 由上一步得到 的眼睛 坐标为 在人脸 图像上取 一个 以X。为 中心 ，宽度 为 一 的条形 区域，很 明显 ，眼睛位于 人脸 中心对称轴两侧对称 的两块高灰度 区域 内 (对本文 的人 脸二值图像而言)。对条形 区域 沿垂直方 向进行灰度 积分投影 ，即对 yk进 行灰 度 积 分

m —l=

，yk) (2)』；O

式 中：∈(0，200)，m= ，一x2)。对条形 区域作垂直积分投影 ，人脸 中心 对称轴两侧各 出现 一个 峰值点 ，分别对应 于左右眼 的中心。通过 比较积 分结果，得到两个对称 的局部 极大值 和， 以Y．和ly2表示局部极大值 和 在 图像 中对应 的坐标(列坐标y)，Ry． 。

(4)再 比较 积分结果 ，确定局部 极大值 两侧 与其最临近 的两个局 部极小值 和 m及其对应 的Y坐标 ，y4。同理可得 ，局部极大值 两侧与其最 临近的两个局部极 小值 ，和 及其对应 的Y坐标Y，y6。至此 ，就找到 了人眼坐标 。

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图 4 虹 膜 区域 的确 定3 基于改进的 Hough变换检测虹膜y

由于在 驾驶 员疲劳程度检测 中，对 眼睛 状态信息 的精确度 要求很高 ，而大 部分时间虹膜信息都可 以给出人眼 的状态信 息，因此本文给 出了一种基于改进 的 Hough变换检测虹膜的 方 法 。具 体 做 法 是 ：先 对 虹 膜 区 域 进 行 边 缘 检 测 ，再 用 改进后 的 Hough变换检测虹膜 。3．1 虹膜 边缘 的检 测

由于 Canny算子检测 的边缘 比较完整 ，而这 里需要的是一 个清 晰的边缘 轮廓 ，因此 ，对虹膜 区域 图像 进行 Canny边缘检测 。这里 ，分 别对 两只眼睛的虹膜 区域 进行边缘检测 。下面给 出 Canny边缘 检测的基本原理 ：

首先 Canny算 子对 灰度图像用均方 差为 的高斯滤波器进行平滑 ，然后对平滑后 图像的每个像素计算梯 度幅值和梯度 方向。它用一种非最大抑制 方法来细化边缘 ，即若 当前像素的梯度幅值不高于梯度 方向上两个邻 点的梯度幅值 ，则抑制该像素响应 ，从 而使得边缘细化 。该 方法也可 以结合其 他边缘检测算子来细化边 缘 。为 了便于处 理，需要将梯度 方 向量化到 8个邻域方 向上。Canny算子使用两个幅值 阈值，高阈值用于检测梯度幅值 大的强边缘 ，低 阈值用于检测梯度 幅值较 小 的弱 边 缘 ，低 阈 值 通 常 是 高 阂值 的 一 半 。边 缘 细 化 后 ，就开始跟踪具有 高幅值的轮廓 。最后 ，从满足高 阀值 的边 缘像

素开始，顺序跟踪 连续的轮 廓段，把 与强边 缘相 连的弱边缘连接起 来。采用上述 方法 ，检测后 的效果 图如图 5所示 。■图 5 双 眼■

的边缘 检 洳

3．2 用 Hough变换检测虹膜

从图 5可以看出，虹膜 边界上的像素近似构成一 圆形 。通

常 情 况 下 ，由于 上 眼 睑 的覆 盖 或 眼 睛 形 状 较 细 长 的缘 故 ，边 缘检 测 时 上 半 部 分 会 有 些 残 缺 ，但 使 用 Hough变 换 可 以 检 测 出这种情况下 的圆。另外 ，由于用 Hough变换进行 圆检测需要3维 向量 ，检测速度较慢 ，又 由于当眼球与眼 白的对 比度较低时 ，虹膜 边缘 的提取会 出现断裂或不很规则 的情况 ，会产生候选 区 边 缘 的干 扰 。

因 此 我 们 用 下 面 的 办 法 对 原 有 的 Hough 变 换 进 行 改进 矧，即利用前面 已求得的人眼待检 测圆边缘的上 ，下 ，左 ，右 4个方 向上 的极点 ，根据圆的几何对称 性，采 用 “最 小外接矩形法”估算待检测 圆的圆心及半径 [2-3]。考虑到 图像 可能存在缺陷和噪声 ，对 估算所得到的圆心及半径进行适量缩放 ，从而缩 小参与 Hough变换 的参数域范 围。然后在确定 的圆心及半 径范围 内，根据 圆的参数 方程 进行Hough变换 ，从而检测 到圆 的参 数 。在 以上 分 析 的 基础 上 ，本 文 提 出 了 一种 用 改进 后 的Hough变 换检 测虹膜下 半圆的方法 。设 图像 空间为(『)，f和，分别 表示 行和 列。三 维变换空间为(口，b，)，其 中a，6分别代表 眼球 圆心 的行 和 列 ，R为 半 径 。 下 半 圆 表 达 式 为i=a+．~RL--(1'-b)2 (3)

对于变 换空间的每一个坐标 点(a，b，R)，在 图像空 间都 对应 一个 半圆 ，并且在 这个半圆上存在 的边缘点数就是变换 空间上过 坐标点(，b，)的圆 曲线个 数，即累加器 单元A(a，b，R)的值 。这 样 变 换 空 间 上 该 累 加 器 的 峰值 点 坐 标 即 为 所 求 的 虹膜半 圆参 数，检 测效果 图如 图 6所 示。■

图 6 虹膜 检■

测 的 效 果4 实 验 测试

我们在 VPM642实验平 台上，运用 C语言对 上面 提出的人眼定位算法进 行 了编程实现 。通过对 240幅人脸 图像进行虹膜检测测试 ，具体实现步骤是 ：利用改进后的积分投影方法 定 位 出人 眼和 确 定 出 虹 膜 的大 致 区 域 ，之 后 用 Hough变 换

1362 2011，Vo1．32，No．4 计 算机工程与设 计 ComputerEngineeringandDesign圆检测 的方法检测虹膜 圆。和 以往 的积 分投影方法 中使用粗定位人 眼“，再利用 Hough变 换圆检测 ，可 以在粗略 的区域中精确 定位人眼 的方法相 比 ，本文给 出的方法不仅 能有 效而准确 地 精 确 定位 人 眼 ，而 且 处理 速 度 也 有 了 明 显 的 提 高 ，非 常 方便省时 。人眼精确 定位 方法检测精度对 比如表 1所示 。表 1 人眼精确定位方法检测精度对 比人眼精确

样本图像

定位方法 虹膜轮廓 虹膜轮廓 检测精度 实验耗li~／s完整 残缺未加改进的 168 72 89方法 ． 9％ 382本文采用的 168 72 93方 法 ．5％ 26．4

实验结果表 明，就 算只可见虹膜轮廓 的一部分 ，Hough变换 也能很好的检测到虹膜 。5 结 束语

为 了提取有 用的人眼状态信 息，经 常要求能精确 定位 出

人 眼和 检 测 出虹 膜 ，本 文 采 用 灰 度 积 分 投 影 的方 法 可 以准 确地 定位 出虹 膜的 中心 。而且本文在人眼 定位 方法上进行 了改进 ，通过求取几 个灰度特征值 ，确 定出虹膜 域 。虽然 只是 在灰度积分投影 定位 人眼方法 的基础 上，进行 了一个小的改进 ，但却取得 了很好 的结 果。实验 表明 ，这种人眼定位方法有效地提高 了图像处理 的速度 ，可以实时、准确地定位人眼 ，人 眼 定 位 准 确 率 达 到 93．5％。参考 文献 ：…1 黄 姜江，李冶 ，吴 岩．在人 眼识别 中虹膜 定位算法 [J]．吉林大学 学报 (信 息科 学版)，2009，27(6)：640．645．

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指令 响应延迟 小于 lms音频传输延迟 小于 5ms反馈信息显示延迟 小于 5ms4 结 束语目前 ，国 内 MOST 音频 网络的研 究均采用 非智能化 的

NIC，导 致 设 计 过 程 繁 琐 、功 能 不 完 善 等 问题 。本 文 利 用 INIC设 计 MOST音 频 网络 ，对 现 有 的 MOST 网络 设 计 方 法 进 行 了改进 。基于 INIC的 MOST网络 能够提供 高质量 的音频 信号传输机 制，抗干扰 能力 强，且支持 即插 即用和信息 反馈 的功能 ，网络时间特性和传输特 性 良好 ，完全满足信息娱乐系统的音频传 输和部分车载 单元的控制 需求 。此研 究开发工作具有前瞻性 ，对提高我 国汽 车电子技术水平具有实 际意义 ，为 以后MOST智能化方 向的发展 奠定 了应用基 础。参 考 文 献 ：[1】 秦贵和 ，葛安林 ．汽车 网络 技术 【JJ．汽 车工 程，2003，25 (2)：15l一155．

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