CN114638879A - 一种医用的瞳孔大小测量系统 - Google Patents
一种医用的瞳孔大小测量系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114638879A CN114638879A CN202210276397.1A CN202210276397A CN114638879A CN 114638879 A CN114638879 A CN 114638879A CN 202210276397 A CN202210276397 A CN 202210276397A CN 114638879 A CN114638879 A CN 114638879A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pupil
- information
- image
- eye
- medical
- 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
Links
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 title claims abstract description 132
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 210000003786 sclera Anatomy 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- 208000012902 Nervous system disease Diseases 0.000 description 1
- 208000025966 Neurological disease Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003760 hair shine Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Abstract
本发明涉及一种医用的瞳孔大小测量系统，包括：图像采集单元：用于通过摄像头获取的人脸图像进行跟踪，并对人眼瞳孔进行定位；图像提取单元：用于对经过人眼瞳孔定位的人脸图像中提取出瞳孔信息并发送至换算修正单元；换算修正单元：用于对提取的所述瞳孔信息进行差值计算，计算出人脸的偏转信息，判断是否进行补偿计算，得到瞳孔的真实大小信息并发送至处理器；处理器：用于控制所述图像提取单元和所述换算修正单元，输出并存储计算出的瞳孔的真实大小。本发明的系统可实现远距离、无接触、高帧率、高精度测量，使得测量范围更加自由、应用场景更加广阔。
Description
技术领域
本发明涉及人眼瞳孔的测量技术领域，特别是涉及一种医用的瞳孔大小测量系统。
背景技术
近年来，瞳孔检测在精神和神经科学中的应用逐渐受到重视，许多研究显示瞳孔动态特性检测是进行精神和神经疾病研究的有用工具。通过眼睛生物特性的研究，可以无损伤地探索中枢神经系统的信息加工与控制机制。瞳孔大小对于手术和病情的判断有重要作用，是病情观察中的一项重要内容，在神经内科、外科、急诊应用较多。瞳孔变化是许多疾病病情变化的一个重要指征，因此需要客观记录瞳孔的大小；另外，在眼科检查过程中，也经常需要观察记录瞳孔的大小。
在现有技术中为了精确采集瞳孔信息，一般的方法和装置都需要固定瞳孔与设备的距离，如有些采集设备必须把眼睛套在测量圆筒内，需操作者熟练地操作设备，否则可能会造成测量结果的偏差等。因此急需一种医用的瞳孔大小测量系统成为当前研究人员关注的热点问题。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种医用的瞳孔大小测量系统，提高了测量精度，有效解决现有技术中的技术难题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种医用的瞳孔大小测量系统，包括：
图像采集单元：用于通过摄像头获取的人脸图像进行跟踪，并对人眼瞳孔进行定位；
图像提取单元：用于对经过人眼瞳孔定位的人脸图像中提取出瞳孔信息并发送至换算修正单元；
换算修正单元：用于对提取的所述瞳孔信息进行差值计算，计算出人脸的偏转信息，得到瞳孔的真实大小信息并发送至处理器；
处理器：用于控制所述图像提取单元和所述换算修正单元，输出并存储计算出的瞳孔的真实大小；
所述图像采集单元、图像提取单元、换算修正单元依次连接，所述处理器分别与所述图像提取单元、换算修正单元连接。
优选地，所述图像采集单元包括用于获取人脸图像的移动终端设备和用于对人眼瞳孔进行定位的检测定位模块。
优选地，所述检测定位模块通过双目瞳孔检测仪对所述人眼瞳孔进行定位，所述双目瞳孔检测仪通过近红外LED进行照射，人眼在所述近红外LED的照明下，反射的光线穿过滤光片，经反射镜反射和近红外远心镜头后进行成像，从而对所述人眼瞳孔进行定位。
优选地，所述图像提取单元基于经过所述人眼瞳孔定位的图像进行提取，从图像中分割出眼部区域，识别眼部图像中每只眼部的虹膜区域和巩膜区域，通过所述虹膜区域和所述巩膜区域确定每只眼部的瞳孔中心。
优选地，所述确定每只眼部的瞳孔中心的方法包括：
确定每只眼部的所述虹膜区域和所述巩膜区域之间的多个边缘点和每一个所述多个边缘点的梯度方向；根据多个边缘点及其梯度方向所形成的每一条线，确定多个交叉点，每个交叉点由一对线形成；基于多个交叉点确定瞳孔中心。
优选地，所述换算修正单元还包括判断模块，所述判断模块用于对获取的被检测者的图像做出偏转判断，通过预先建立瞳孔图形和信息数据库还原出拟真瞳孔图像信息。
优选地，所述预先建立的瞳孔图形和信息数据库存储有同一距离下同一瞳孔的正面图形信息数据，和瞳孔多方向偏转的多角度的斜面图形信息数据：包括瞳孔的图像信息，和该图像拍摄时瞳孔与拍摄中心的偏移方向和偏移角度信息；同一距离下的数据为一组，整个数据库包含多组不同距离下的数据。
优选地，所述还原出拟真瞳孔图像信息的过程包括：基于当前人脸的偏转信息，将所述偏转信息与所述瞳孔图形和信息数据库存储的数据比较，获得偏转信息最接近的比较参数值数据中的偏转倾斜程度下的比较参数值，基于该比较参数值，计算出当前人脸的瞳孔的模拟还原拟真瞳孔图像信息。
优选地，所述换算修正单元还包括预先设置好先验数据库，所述先验数据库能存储预处理好的标定物尺寸数据与先验数量拟合公式，在不同测量距离内获取不同距离量下的图像像素值，构建距离量和像素量之间的关系数据库，根据确定出的瞳孔中心与还原出的拟真瞳孔图像计算瞳孔的真实大小。
本发明的有益效果为：
本发明首先进行相关的预处理，排除了噪声的干扰，提高了定位的速度及准确度；紧接着对人眼区域进行粗定位和精定位；最后采用边缘提取的方法定位瞳孔中心，以计算出瞳孔的实际大小作为输出结果。同时，利用先验数据输入换算修正单元，可以换算修正出拟真的正面图像信息，进行后续计算，因此可以在存在少量偏移的情况下，也能实现对瞳孔的真实大小的计算。本发明的系统可实现远距离、无接触、高帧率、高精度测量，使得测量范围更加自由、应用场景更加广阔。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种医用的瞳孔大小测量系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1，本发明提供一种医用的瞳孔大小测量系统，包括：
图像采集单元：用于通过摄像头获取的人脸图像进行跟踪，并对人眼瞳孔进行定位；
图像提取单元：用于对经过人眼瞳孔定位的人脸图像中提取出瞳孔信息并发送至换算修正单元；
换算修正单元：用于对提取的所述瞳孔信息进行差值计算，计算出人脸的偏转信息，得到瞳孔的真实大小信息并发送至处理器；
处理器：用于控制所述图像提取单元和所述换算修正单元，输出并存储计算出的瞳孔的真实大小；
所述图像采集单元、图像提取单元、换算修正单元依次连接，所述处理器分别与所述图像提取单元、换算修正单元连接。
进一步优化方案，所述图像采集单元包括用于获取人脸图像的移动终端设备和用于对人眼瞳孔进行定位的检测定位模块。
所述移动终端设备用于对待检测人员的人脸进行拍摄，将拍摄的视频发送至检测定位模块进行定位。
所述检测定位模块通过双目瞳孔检测仪对所述人眼瞳孔进行定位，所述检测定位模块通过双目瞳孔检测仪对所述人眼瞳孔进行定位，所述双目瞳孔检测仪通过近红外LED进行照射，人眼在所述近红外LED的照明下，反射的光线穿过滤光片，经反射镜反射和近红外远心镜头后进行成像，从而对所述人眼瞳孔进行定位。所述双目瞳孔检测仪是一种记录瞳孔在特定光照下动态变化的仪器，能够记录瞳孔对光反射的过程。人眼在近红外LED(中心波长850nm)的照明下，反射的光线穿过滤光片，经反射镜反射和近红外远心镜头后成像在C CD上。
优选地进一步优化方案，所述图像提取单元基于经过所述人眼瞳孔定位的图像进行提取，从图像中分割出眼部区域，识别眼部图像中每只眼部的虹膜区域和巩膜区域，通过所述虹膜区域和所述巩膜区域确定每只眼部的瞳孔中心。
在提取前需要对图像进行去噪处理，图像噪声指图像中存在的对获取图像信息形成干扰的信息，本实施例则采用基于空间域的中值滤波方法，该方法是利用统计计数来达到滤波的目的，能够去掉特定类型的随机噪声，噪声分布通常情况下为服从高斯分布的白噪声，为了达到更好的去除噪声的效果，采用自适应的方法，自适应地调节邻域的大小。定位人眼首先要将其特征点选取出来，特征点选取一般采取将图像进行二值化转换的方法，二值化最重要的步骤就是选择合适的阈值。本实施例本文采用最大类间方差阈值分割方法，该方法的前提是用某一个阈值将数据分为两类，如果该阈值使这两类之间的方差达到最大，则该阈值就为最佳阈值，就用该阈值对图像进行二值化。基于人体测量学的三庭五眼的方法在上述检测出人脸图像粗略分割人眼区域，提高了人眼分割的速度和准确度。
进一步优化方案，所述确定每只眼部的瞳孔中心的方法包括：
基于提出的人眼图像确定每只眼部的所述虹膜区域和所述巩膜区域之间的多个边缘点和每一个所述多个边缘点的梯度方向；根据多个边缘点及其梯度方向所形成的每一条线，确定多个交叉点，每个交叉点由一对线形成；基于多个交叉点确定瞳孔中心。
虹膜区域和巩膜区域的识别可以通过包括眼部图像的分割图像进行识别。可以采用虹膜和巩膜相关的一个或多个参数进行识别。例如，可以根据虹膜区域和巩膜区域的色差，对两个区域进行识别。在眼部图像中，白色区域可认为是巩膜区域，黑色(深褐色、棕色、蓝色、绿色或某些人类的其他颜色)区域可认为是虹膜区域。另一种实施方式，眼部图像中的亮区域可被认为是巩膜区域，眼部图像中的较暗的区域可被认为是虹膜区域。可以通过边缘检测方法来对于基于颜色的识别方法进行辅助。在一些实施例中，可以首先对包括在眼部图像中的眼部轮廓进行识别，并且通过颜色的识别来确定虹膜区域、巩膜区域和瞳孔。通过颜色的识别可以根据一种或多种类型的强度信息。例如，眼部图像的每个像素的灰度值可以是一种类型的强度信息。在预定范围内具有相同的灰度值的像素可被认为位于相应的区域中。例如，具有低灰度值的像素可被认为处于巩膜区域。分类为属于巩膜区域的所有像素可在分割的眼部图像中形成巩膜区域。在一些实施例中，可以通过标识对分离出的虹膜区域和巩膜区域的一个或两个内边缘进行确定。如本申请所提到的，内边缘可以指虹膜区域和巩膜区域之间的边界，其可与虹膜区域的圆形轮廓或虹膜圆圈互换使用。内边缘可进一步用于对瞳孔位置的确定。
所述换算修正单元还包括判断模块，所述判断模块用于对获取的被检测者的图像做出偏转判断，通过预先建立瞳孔图形和信息数据库还原出拟真瞳孔图像信息。瞳孔图形和信息数据库中建立各个方向、不同倾斜程度的图像信息数据，并获得在该程度的偏转倾斜程度下，当前瞳孔图像和正位的瞳孔图像之间瞳孔形状和面积的比较参数值，存储比较参数值数据；基于当前人脸的偏转信息，将该偏转信息与基本对照数据库中的数据比较，获得偏转信息最接近的比较参数值数据中的偏转倾斜程度下的比较参数值，基于该比较参数值，计算出当前人脸的瞳孔的模拟还原的拟真瞳孔图像信息。
进一步优化方案，所述预先建立的瞳孔图形和信息数据库存储有同一距离下同一瞳孔的正面图形信息数据，和瞳孔多方向偏转的多角度的斜面图形信息数据：包括瞳孔的图像信息，和该图像拍摄时瞳孔与拍摄中心的偏移方向和偏移角度信息；同一距离下的数据为一组，整个数据库包含多组不同距离下的数据。
所述还原出拟真瞳孔图像信息的过程包括：基于当前人脸的偏转信息，将所述偏转信息与所述瞳孔图形和信息数据库存储的数据比较，获得偏转信息最接近的比较参数值数据中的偏转倾斜程度下的比较参数值，基于该比较参数值，计算出当前人脸的瞳孔的模拟还原拟真瞳孔图像信息。
所述换算修正单元还包括预先设置好先验数据库，所述先验数据库能存储预处理好的标定物尺寸数据与先验数量拟合公式，在不同测量距离内获取不同距离量下的图像像素值，构建距离量和像素量之间的关系数据库，根据确定出的瞳孔中心与还原出的拟真瞳孔图像计算瞳孔的真实大小。
本发明首先进行相关的预处理，排除了噪声的干扰，提高了定位的速度及准确度；紧接着对人眼区域进行粗定位和精定位；最后采用边缘提取的方法定位瞳孔中心，以计算出瞳孔的实际大小作为输出结果。同时，利用先验数据输入换算修正单元，可以换算修正出拟真的正面图像信息，进行后续计算，因此可以在存在少量偏移的情况下，也能实现对瞳孔的真实大小的计算。本发明的系统可实现远距离、无接触、高帧率、高精度测量，使得测量范围更加自由、应用场景更加广阔。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (9)
1.一种医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，包括：
图像采集单元：用于通过摄像头获取的人脸图像进行跟踪，并对人眼瞳孔进行定位；
图像提取单元：用于对经过人眼瞳孔定位的人脸图像中提取出瞳孔信息并发送至换算修正单元；
换算修正单元：用于对提取的所述瞳孔信息进行差值计算，计算出人脸的偏转信息，得到瞳孔的真实大小信息并发送至处理器；
处理器：用于控制所述图像提取单元和所述换算修正单元，输出并存储计算出的瞳孔的真实大小；
所述图像采集单元、图像提取单元、换算修正单元依次连接，所述处理器分别与所述图像提取单元、换算修正单元连接。
2.根据权利要求1所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述图像采集单元包括用于获取人脸图像的移动终端设备和用于对人眼瞳孔进行定位的检测定位模块。
3.根据权利要求2所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述检测定位模块通过双目瞳孔检测仪对所述人眼瞳孔进行定位，所述双目瞳孔检测仪通过近红外LED进行照射，人眼在所述近红外LED的照明下，反射的光线穿过滤光片，经反射镜反射和近红外远心镜头后进行成像，从而对所述人眼瞳孔进行定位。
4.根据权利要求3所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述图像提取单元基于经过所述人眼瞳孔定位的图像进行提取，从图像中分割出眼部区域，识别眼部图像中每只眼部的虹膜区域和巩膜区域，通过所述虹膜区域和所述巩膜区域确定每只眼部的瞳孔中心。
5.根据权利要求4所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述确定每只眼部的瞳孔中心的方法包括：
确定每只眼部的所述虹膜区域和所述巩膜区域之间的边缘点和所述边缘点的梯度方向；根据边缘点及其梯度方向所形成的每一条线，确定多个交叉点，每个交叉点由一对线形成；基于多个交叉点确定瞳孔中心。
6.根据权利要求1所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述换算修正单元还包括判断模块，所述判断模块用于对获取的被检测者的图像做出偏转判断，通过预先建立瞳孔图形和信息数据库还原出拟真瞳孔图像信息。
7.根据权利要求6所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述预先建立的瞳孔图形和信息数据库存储有同一距离下同一瞳孔的正面图形信息数据，和瞳孔多方向偏转的多角度的斜面图形信息数据：包括瞳孔的图像信息，和该图像拍摄时瞳孔与拍摄中心的偏移方向和偏移角度信息；同一距离下的数据为一组，整个数据库包含多组不同距离下的数据。
8.根据权利要求7所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述还原出拟真瞳孔图像信息的过程包括：基于当前人脸的偏转信息，将所述偏转信息与所述瞳孔图形和信息数据库存储的数据比较，获得偏转信息最接近的比较参数值数据中的偏转倾斜程度下的比较参数值，基于该比较参数值，计算出当前人脸的瞳孔的模拟还原拟真瞳孔图像信息。
9.根据权利要求8所述的医用的瞳孔大小测量系统，其特征在于，所述换算修正单元还包括预先设置好先验数据库，所述先验数据库能存储预处理好的标定物尺寸数据与先验数量拟合公式，在不同测量距离内获取不同距离量下的图像像素值，构建距离量和像素量之间的关系数据库，根据确定出的瞳孔中心与还原出的拟真瞳孔图像计算瞳孔的真实大小。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210276397.1A CN114638879A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种医用的瞳孔大小测量系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210276397.1A CN114638879A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种医用的瞳孔大小测量系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114638879A true CN114638879A (zh) | 2022-06-17 |
Family
ID=81950759
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210276397.1A Pending CN114638879A (zh) | 2022-03-21 | 2022-03-21 | 一种医用的瞳孔大小测量系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114638879A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117876488A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-04-12 | 湖州露湖鄱生物科技有限公司 | 一种基于图像处理核心算法的瞳孔仪 |
| CN117876488B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-07-02 | 湖州露湖鄱生物科技有限公司 | 一种基于图像处理核心算法的瞳孔仪 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017211066A1 (zh) * | 2016-06-08 | 2017-12-14 | 华南理工大学 | 基于虹膜与瞳孔的用于头戴式设备的视线估计方法 |
| CN109815850A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-05-28 | 中国科学院自动化研究所 | 基于深度学习的虹膜图像分割及定位方法、系统、装置 |
| CN112656366A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-16 | 昆明依利科特科技有限公司 | 一种非接触式测量瞳孔大小的方法和系统 |
| CN113780251A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 聊城中超智能设备有限公司 | 一种眼科检测设备的定位方法及系统 |
-
2022
- 2022-03-21 CN CN202210276397.1A patent/CN114638879A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017211066A1 (zh) * | 2016-06-08 | 2017-12-14 | 华南理工大学 | 基于虹膜与瞳孔的用于头戴式设备的视线估计方法 |
| CN109815850A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-05-28 | 中国科学院自动化研究所 | 基于深度学习的虹膜图像分割及定位方法、系统、装置 |
| CN112656366A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-16 | 昆明依利科特科技有限公司 | 一种非接触式测量瞳孔大小的方法和系统 |
| CN113780251A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 聊城中超智能设备有限公司 | 一种眼科检测设备的定位方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘志颖 等: "基于近红外远心镜头的双目瞳孔检测仪光学系统设计" * |
| 徐芒芒 等: "认识急性脑小血管病与非急性脑小血管病及其影像标志物的区别及联系" * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117876488A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-04-12 | 湖州露湖鄱生物科技有限公司 | 一种基于图像处理核心算法的瞳孔仪 |
| CN117876488B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-07-02 | 湖州露湖鄱生物科技有限公司 | 一种基于图像处理核心算法的瞳孔仪 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106774863B (zh) | 一种基于瞳孔特征实现视线追踪的方法 | |
| US7434931B2 (en) | Custom eyeglass manufacturing method | |
| CA3039116C (en) | Method and apparatus and computer program for establishing a representation of a spectacle lens edge | |
| US8048065B2 (en) | Method and apparatus for eye position registering and tracking | |
| US20090051871A1 (en) | Custom eyeglass manufacturing method | |
| JP2004518497A (ja) | 前眼部における距離決定方法 | |
| JP3453911B2 (ja) | 視線認識装置 | |
| Borgen et al. | Visible-spectrum biometric retina recognition | |
| Kumar et al. | Automatic optic disc segmentation using maximum intensity variation | |
| CN113040701A (zh) | 一种三维眼动追踪系统及其追踪方法 | |
| CN109359503B (zh) | 瞳孔识别图像处理方法 | |
| CN115868920B (zh) | 一种结膜充血的量化评估方法、装置和存储介质 | |
| CN114638879A (zh) | 一种医用的瞳孔大小测量系统 | |
| CN114189623B (zh) | 基于光场的屈光图形生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20220330814A1 (en) | Method for evaluating the stability of a tear film | |
| CN117495864B (zh) | 基于图像处理的影动方向计算系统及屈光度估计系统 | |
| US11568540B2 (en) | System, method, and computer-readable medium for rejecting full and partial blinks for retinal tracking | |
| US11642019B2 (en) | Ophthalmic device | |
| CN111369496B (zh) | 一种基于星射线的瞳孔中心定位方法 | |
| US20220338730A1 (en) | Device and method for detecting tear film breakup | |
| CN117137428A (zh) | 眼前节的角膜厚度测量方法、装置、计算机设备及介质 | |
| CHOI et al. | A Study on Pupil Detection and Tracking Methods Based on Image Data Analysis | |
| TW202302028A (zh) | 眼科檢測設備以及瞳孔定位方法 | |
| CN117710280A (zh) | 一种瞳孔自动定位方法及装置 | |
| CN116869471A (zh) | 一种屈光加工中心定位方法及系统 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220617 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |