JP2014061085A - 瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高速の画像処理を行う上で、視線位置検出の精度を向上させる。
【解決手段】被験者１１の頭部を固定することができる椅子１２と、視覚刺激提示装置としてのディスプレイ１３とが設置され、被験者の瞳孔を撮影できる位置に高速デジタルカメラ１４を配置する。高速デジタルカメラ１４から出力されたデジタル画像信号は、画像処理装置であるコンピュータ１６に入力される。
【選択図】図３

Description

本発明は、瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法に関し、より詳細には、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法に関する。

従来、視線位置を計測することができる視線位置検出システムが知られており（例えば、特許文献１，２参照）、脳機能解明のために、無麻酔行動中のサルを実験動物に使う研究、人の視覚に関する心理学的研究、医療検査、マンマシンインターフェースへの応用研究などに用いられている。

図１に、従来の視線位置検出システムを示す。被験者１の頭部を固定することができる椅子２と、視覚刺激提示装置としてのディスプレイ３とが設置され、被験者の瞳孔を撮影できる位置にＣＣＤカメラ４を配置する。ＣＣＤカメラ４から出力された画像信号（ＮＴＳＣ信号）は、ビデオ入力装置５によりデジタル画像信号に変換され、画像処理装置であるコンピュータ６に入力される。また、瞳孔を暗く撮影するために、赤外線ＬＥＤ７により照明を行う。このような構成により、無侵襲計測によって視線位置の計測を行うので、被験者に対する負担が少ない。視線位置に加え、心理実験などに用いられる瞳孔径の測定が可能である。瞳孔の撮影できる範囲ならば、任意の位置にカメラを設置することができるなどの特徴を有している。

図２に示すように、ＣＣＤカメラ１１により瞳孔を撮影すると、いくつかの前提条件のもと、視線位置を計測することができる（例えば、非特許文献１参照）。瞳孔１２を空間に存在する厚みのない円盤と考える。この円盤（瞳孔１２）は、ある点を中心に回転する球（眼球１３）の一部を切り取った面（虹彩）に含まれ、かつその面の中心と、円盤の中心は一致する。円盤の中心座標を（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）とする。球の中心の座標（回転中心座標）を（Ｘｏ，Ｙｏ，Ｚｏ）とする。円盤の中心（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）から、球の中心（Ｘｏ，Ｙｏ，Ｚｏ）までの距離をＲ（回転半径）とする。ｘｙ平面は、ＣＣＤカメラ面に平行とする。ここで、設定されている座標系をカメラ座標系とする。円盤の法線ベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）は、（Ｘｃ−Ｘｏ，Ｙｃ−Ｙｏ，Ｚｃ−Ｚｏ）と表すことができる。これが、視線方向を表すベクトルとなる。

非特許文献１によれば、カメラ座標系における視線方向を求めるためには、眼球回転中心位置（Ｘｏ，Ｙｏ）、瞳孔中心位置（Ｘｃ，Ｙｃ）および瞳孔回転半径（Ｒ）が求められれば、視線方向を示す視線ベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）を求めることができる。

平面に投影された円盤は、ｘｙ平面において楕円になるので、この楕円の短軸の延長線上に平面に投影された回転中心が存在する。そこで、複数の瞳孔画像を撮影し、それぞれの瞳孔を楕円で近似し、楕円の短軸の延長線の交点を、最小自乗法を用いて求めた位置を眼球回転中心位置とする。また、眼球の回転により、楕円の短軸と長軸の比は、変化してゆく。この関係を、ｘｙ平面と視線ベクトルのなす角度θを用いて表すと、瞳孔回転半径が求められるので、複数の画像から求めた平均値を瞳孔回転半径とする。また、画像処理により、瞳孔を楕円で近似し、楕円の中心座標を瞳孔中心位置とする。

このようにしてカメラ座標系で求めた視線ベクトルを、対象物座標系における視線ベクトルに変換することにより、被験者の視線位置を算出することができる。

特許第３７２６１２２号公報 特許第３８３４６３６号公報

松田圭司、永見武司、山根茂、「視線位置計測システムの開発」、電子情報通信学会技術研究報告、Vol.100, No.47, TL2000-2, p9-p16, (2000)

従来の視線位置検出システムは、ＣＣＤカメラ４からＮＴＳＣ信号を取り込んでいたので、以下のような問題があった。

１）従来のビデオ入力は、６０Ｈｚのインターレースなので、１つの画面の露光時間は、最大で１６．７ｍｓであった。従って、７００ｄｅｇ／ｓｅｃといった速い眼球運動では、露光中に１１．６９度も移動してしまい、結果として、ぶれた画像が記録されてしまう。従来、静止している眼球位置の計測はできても、眼球運動の計測は不可能であった。

２）従来のビデオ入力は、インターレース方式のため、偶数画像と奇数画像の画素の位置のずれがあるため、すべての画像を扱う場合には、偶数画像と奇数画像のそれぞれにおいて、別の処理を行う必要があった。

３）従来の視線位置検出システムにおいては、ビデオ入力装置５によりＡ／Ｄ変換の際に縦横比が変わってしまうという問題があった。上述したように、画像処理において楕円の形状を扱うが、縦横比が変わってしまうと正確な視線検出ができないので、縦横比を補正する処理が必要であった。

そこで、本発明にかかる眼球運動計測システムにおいては、高速のデジタルカメラを用いて、プログレッシブ方式のデジタル画像信号を直接コンピュータに入力し、デジタル画像処理を行う。本発明の目的は、高速の画像処理を行う上で、視線位置検出の精度を向上させるために、高速のデジタルカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出精度を向上させることにある。

このような目的を達成するために、本発明の一実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法であって、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、輝度信号として格納する第１ステップと、前記輝度信号から、処理を行う画像の全ての画素から輝度値ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する第２ステップと、前記ヒストグラムの輝度値から閾値を設定するステップであって、前記処理を行う画像の１フレーム前の画像から検出された瞳孔を楕円で近似し、該楕円の式より算出された楕円の面積である基準ピクセル数を算出し、処理を行う画像の前記ヒストグラムに対して、輝度値０からピクセル数を累積してゆき、前記基準ピクセル数を超えたときの輝度値を閾値として設定する第３ステップと、前記閾値以下の輝度値を有する画素から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第４ステップとを備えることを特徴とする。

本発明の他の実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、原画像から縮小画像を作成して、二値化された縮小画像に変換する第１ステップと、前記二値化された縮小画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第２ステップと、前記第２ステップで近似された楕円を前記原画像に重ね合わせ、前記近似された楕円の縁の近傍を探査し、所定の閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する第３ステップと、前記原画像の瞳孔の縁の座標を用いて楕円の式を算出する第４ステップとを備え、前記第３ステップは、処理を行う画像の１フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査し、前記１フレーム前の画像において瞳孔部分を抽出できなかった場合にのみ前記第１および第２ステップで近似さたれた楕円の式を用いることを特徴とする。

本発明の他の実施態様は、眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、二値化を行って瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第１ステップと、前記楕円と交わる任意の線分に平行なｎ個の線分を設定し、各線分上における前記抽出された瞳孔の縁との２つの交点の座標の中点について、任意の２つの中点を結ぶ線分の角度を算出し、全体のｎ＊（ｎ−１）／２個の角度の最頻値と、特定の中点に対してのｎ−１個の角度の最頻値とを比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、前記特定の中点を含む線分上の前記瞳孔の縁の座標を除外する第２ステップと、前記第２ステップにより残された複数の前記瞳孔の縁の座標を用いて楕円近似を行う第３ステップとを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、処理を行う画像の１フレーム前の画像から検出された閾値を用いることにより、ノイズに左右されず、瞳孔部分を抽出することができる。

また、処理を行う画像の１フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査するので、少ない探査範囲で、精度よく瞳孔の縁の検出を行うことができる。

さらに、楕円近似を行う際に用いられるｎ個の線分上における瞳孔の縁の座標を、２点を一組とするため、１点にノイズが含まれていた場合に無駄になるのは１点となるので、楕円近似を行うためのデータのうち、破棄されるデータを少なくすることができる。

従来の視線位置検出システムを示す図である。 視線位置を算出する原理を説明するための模式図である。 本発明の一実施形態にかかる眼球運動計測システムを示す図である。 本発明の一実施形態にかかる瞳孔抽出の方法を示す図である。 瞳孔の縁の抽出方法における第１段階を示す図である。 瞳孔の縁の抽出方法における第２段階を示す図である。 瞳孔の縁の抽出方法における第２段階を示す図である。 楕円近似の方法を説明するための図である。 楕円近似の方法を説明するための図である。 楕円近似においてノイズを除去する方法を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。上述したように、瞳孔中心位置を求めるために、取得した眼球の画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔を楕円で近似して、楕円の中心座標を求めている。本実施形態においては、高速のデジタルカメラから取得した画像から、精度よく瞳孔を検出し、楕円に近似する方法を詳しく述べる。

図３に、本発明の一実施形態にかかる眼球運動計測システムを示す。被験者１１の頭部を固定することができる椅子１２と、視覚刺激提示装置としてのディスプレイ１３とが設置され、被験者の瞳孔を撮影できる位置に高速デジタルカメラ１４を配置する。高速デジタルカメラ１４から出力されたデジタル画像信号は、画像処理装置であるコンピュータ１６に入力される。

また、被験者に対して、赤外線照明装置１７により照明を行うことにより、瞳孔を黒く、虹彩を明るく撮影することができる。高速デジタルカメラ１４には、赤外線透過フィルターまたは可視光遮断フィルターを装着することにより、外光の外乱を抑制し、安定して画像を取得することができる。

高速デジタルカメラ１４は、高速のＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラなどの半導体撮像素子を備えたデジタルカメラである。高速デジタルカメラ１４は、３３４Ｈｚのプログレッシブ方式のデジタル画像信号を出力する。１つの画面の露光時間は３ｍｓとなり、非常に速い眼球運動（７００ｄｅｇ／ｓｅｃ）においても、露光中の眼球運動は２．１度の移動に相当するので、眼球の運動の計測が可能になる。また、プログレッシブ方式なので、画素の位置を補正する処理を行う必要が無く、撮像素子の各画素のデータを、そのままコンピュータ１６に転送するので、縦横比の変動も生じない。

赤外線照明装置１７は、赤外線ＬＥＤ、またはハロゲン投光器に赤外線透過フィルターを装着したものを用いる。

（瞳孔部分の抽出）
画像処理装置であるコンピュータ１６は、高速デジタルカメラ１４から出力されたデジタル画像信号を入力し、１つの画像の全ての画素から輝度値（０−２５５）ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する。１フレーム前の画像から瞳孔の面積を求め、その面積とヒストグラムとを比較することにより閾値を推定する。推定された閾値を用いて、入力された画像の二値化を行って、１つの画像から瞳孔部分を抽出する。

図４に、本発明の一実施形態にかかる瞳孔抽出の方法を示す。図４（ａ）は、高速デジタルカメラ１４により撮影された眼球部分の画面であり、この１つの画面から作成したヒストグラムを図４（ｂ）に示す。横軸は輝度（０−２５５）、縦軸はピクセル数である。瞳孔部分は、輝度値の低い方から最初のピーク部分にあることがわかっているので、最適な閾値は、最初のピークを越えた後、最小の輝度値となる点Ａである。また、瞳孔の全体に占める面積は、ある一定値以下になるので、その範囲におけるピークの右の谷を、閾値とすることにより最適な閾値を設定することもできる。

二値化された画像から、この閾値Ａ以下の輝度値を有する画素を抽出し、画素のラベリング（画素の塊毎に番号をつける）を行う。ラベリングにおいて、大きさが１画素のものは無視し、上下方向のみ連結を行う。面積が最大の塊に注目する。このようにして、瞳孔部分を抽出した画像が、図４（ｃ）であり、図４（ａ）の瞳孔部分が抽出されていることがわかる。

しかしながら、撮影の際に、瞳孔に背景画像が映り込んだり、システムのノイズの影響により、図４（ｄ）に示すようなヒストグラムが得られる場合がある。このとき、最初のピークを越えた最小値となる点Ｂを閾値とすると、正確に瞳孔を検出することができない。特に、高速デジタルカメラ１４では、露光時間が短いために、画像が暗くなる傾向があり、ヒストグラムから閾値を決定することが難しくなる。

そこで、以下の方法により、瞳孔部分抽出の精度を向上させる。
１）処理を行う画像の１フレーム前の画像（図４（ｂ））から検出された楕円の式を参照する。
２）楕円の式より楕円の面積（基準ピクセル数）を算出する。
３）処理を行う画像（図４（ｄ））のヒストグラムについて、輝度値０からピクセル数を累積してゆき、２）で算出した楕円の面積を超えた点Ｃを閾値とする。

高速デジタルカメラ１４では、前の画像と次の画像の撮影間隔が、光に反応して瞳孔の大きさが変化する時間よりも十分に小さいので、処理を行う画像の１フレーム前の画像から検出された楕円の面積を用いることにより、ノイズに左右されず、瞳孔部分を抽出することができる。従って、撮影場所の明るさが変わった場合、背景画像が瞳孔に映り込んだ場合などでも確実に瞳孔部分だけを切り出すことが可能になる。

なお、従来の閾値判定法では、輝度の小さい方向にだけ不正な値が出るわけではなく、輝度の大きい方向にも出ることがある。１フレーム前の画像から楕円を近似できず、基準ピクセル数が得られなかった場合は、１）従来の閾値判定法により求める、２）予め設定された固定値を使用する、３）処理を行う画像の前の直近のフレームにおいて設定された閾値を用いる、という３通りの方法が考えられる。例えば、大きく明るさの変わることの無い実験室での使用においては、２）の固定値を用いることができる。

また、撮影された眼球部分の画面には、瞼の縁の影など一定の面積が、瞳孔と同じ輝度を有している場合がある。従って、閾値を算出する際に、予め設定した一定値を加えた値を閾値とすることにより、より精度よく瞳孔部分を検出することができる。

（瞳孔の縁の抽出）
上述した瞳孔部分の抽出においては、１つの画面の全ての画素についてラベリングを行うと、処理の負荷が大きい。そこで、高速化のために２段階の検出を行う。

図５に、瞳孔の縁の抽出方法における第１段階を示す。第１段階は、上述した瞳孔部分の抽出である。このとき、例えば３２０ｘ２４０ピクセルの原画像から４０ｘ３０ピクセルの縮小画像を作成し、縮小画像の二値化を行う。二値化された縮小画像から、最小自乗法により楕円の式を算出して、瞳孔部分を抽出する。

図６に、瞳孔の縁の抽出方法における第２段階を示す。上記で求めた楕円の式を、３２０ｘ２４０ピクセルの原画像に重ね合わせる（図６（ａ））。楕円の式で算出された楕円の縁の近傍を探査し、瞳孔部分の抽出で求めた閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する（図６（ｂ））。このようにして得られた瞳孔の縁の座標を用いて、楕円の式を算出する。このような２段階の処理によって、画像が蓄積されているメモリに対し、少ないアクセスで測定することできるので、高速の処理に適している。

しかしながら、この方法は、縮小画像を用いて検出しているので、楕円の式で算出された楕円の軌跡と原画像の瞳孔の縁との誤差が大きい。このため、ある程度の探査範囲の確保が必要になり、処理に時間がかかってしまう。例えば、図７（ａ）に示したように、瞼の影が写り込んでしまった場合、縮小画像を生成して二値化を行うと、図７（ｂ）のようになる。この縮小画像において楕円の式を求めると、図７（ｃ）に示したように、瞳孔から大きくはみ出した楕円が検出されてしまう。第２段階において、楕円の式で算出された楕円の縁の近傍を探査しても、瞳孔の縁が見つからないという現象が生じてしまう（図７（ｄ））。

そこで、第２段階において、楕円の縁の近傍を探査する際に、処理を行う画像の１フレーム前の画像から算出された楕円の式を用いる。高速デジタルカメラ１４では、前の画像と次の画像の撮影間隔が、光に反応して瞳孔の大きさが変化する時間よりも十分に小さく、眼球運動による瞳孔位置移動時間よりも十分に小さい。従って、前の画像から求められた楕円の式を用いることにより、少ない探査範囲で、精度よく瞳孔の縁の検出を行うことができる。

また、第１段階におけるラベリング等の処理が不要になるので、より高速な処理が可能になる。さらに、漸近的に処理を行うので、瞬きのように少しずつ瞳孔の影が増えてくるような場合にも対応が可能である。

（瞳孔の縁のノイズ除去）
上述した第１段階の瞳孔部分の抽出においては、最小自乗法を用いて楕円近似を行っていた（例えば、非特許文献１参照）。図８を参照して、楕円近似の方法を詳しく説明する。また、図９（ａ）に示したように、瞳孔部分に背景画像が写りこんでいた場合に、図９（ｂ）に示したように、瞳孔部分が検出される。このとき、瞳孔の縁すべての点を用いて、楕円の式を求めると、図９（ａ）の白線に示されているように、実際よりも細い楕円を検出してしまうことになる。そこで、楕円の幾何学的な性質を用いて、以下の方法で楕円の周上に存在しない点（瞳孔の縁以外の点）を除去する。

１）楕円と交わる３本の平行な直線ｌ、ｍ、ｎを考える。ｌ、ｎはｍから等距離にあるとする。楕円と直線ｌとの交点をａ、ｂ、直線ｎの交点をｃ、ｄとする。楕円と直線ｍの交点の中点をｏとする。ａ、ｂの中点とｃ、ｄの中点を結ぶ線の中点をｏ’とすると、ｏ’はｏと重なるという性質がある（図８（ａ））。

２）原画像の瞳孔のほぼ中央に引いた直線ｍから、等距離にあるＮ個の平行線の組のｏ’ｉ（ｉ＝１−Ｎ）に当たる点を求める。求められた点は、直線ｍの上に分布する。誤って検出された縁が十分少ないときは、最も多くの点ｏ’が集まった位置がｏの位置に相当する。その位置から離れている点は、楕円の軌跡上にない点を含んでいることになるので、それらを除外する（図８（ｂ））。

しかしながら、Ｎ個の平行線の組は、４点を一組とするため、１点にノイズがあるだけで他の３点も利用できなくなる。図８（ｃ）に示すような形に１／４の楕円の周が隠れていると、楕円として検出ができないことになる。

図１０を参照して、正確な楕円近似をするため瞳孔の縁以外の点を除去する方法を説明する。
１）ｘｙ座標上の瞳孔の縁に対して、ｘ軸に平行かつ楕円と交わる複数の線分を引く（Ｓｉ〜Ｓｉ＋３）。瞳孔の縁とｉ番目の線分Ｓｉ上の左側交点をｘＬｉ、右側交点をｘＲｉ、ｙ座標をｙｉ、ｘＬｉとｘＲｉの中点をｘｉとする。
２）線分Ｓｉの数をｎ本（交点は２ｎ個なる）とする。真の楕円であれば、ｎ個の線分Ｓｉの中点（ｘｉ，ｙｉ）は、１本の直線（図１０において一点鎖線で示す）上に乗るという性質がある。
３）ｎ個の中点（ｘ，ｙ）の中から任意の２点（ｘｉ，ｙｉ），（ｘｊ，ｙｊ）を取り出し、２点を結ぶ線分の角度θは、ｙｉ＞ｙｊのとき、
θ(degree)=arctan((yi-yj)/(xi-xj))*180/π （式１）
と求められる。
４）ｙｉに対して、ｎ−１個の傾きの角度が求められ、全体として、ｎ＊（ｎ−１）／２個の角度が求められる。真の楕円であれば、すべての角度θは同一である。
５）原画像の瞳孔の縁は、ある程度の分散があるため、全体のｎ＊（ｎ−１）／２個の角度の最頻値と、ｙｉに対してのｎ−１個の角度の最頻値とを求める。両者を比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、ノイズを含む点と判断する。すなわち、一定の範囲内に入っていないｙｉを含む線分Ｓｉ上の瞳孔の縁との交点の座標を、楕円を近似するための座標から除外する。

図１０に示したように、線分Ｓｉに対して線分Ｓｉ＋１と線分Ｓｉ＋２とは、一定の範囲内に入っていると判定され、線分Ｓｉに対して線分Ｓｉ＋３は、一定の範囲内に入っていないと判定され、楕円近似を行う際に用いられない。この方法によれば、２点を一組とするため、１点にノイズが含まれていた場合に無駄になるのは１点となるので、楕円近似を行うためのデータのうち、破棄されるデータを少なくすることができる。

従って、瞳孔の一部が隠れるような図８（ｃ）に示した場合であっても、楕円の検出精度の向上が見込まれる。また、楕円近似を行って検出された楕円の大きさと、瞳孔の縁の抽出によって計測された楕円の縁とを比較することにより、どの程度、瞼が瞳孔にかかっているかの判別を行うことができる。

本実施形態によれば、高速デジタルカメラを使用するので、眼球運動の計測が可能となる。従来のＮＴＳＣ方式のビデオカメラにおいては、瞬きと速い眼球運動は、どちらも画像がぶれてしまい判別不可能であったが、高速デジタルカメラを利用することにより両者の判別が可能となる。また、高速デジタルカメラに使用されているＣＣＤ／ＣＭＯＳの画素数に依存した大きさで、デジタル画像信号を取得することができるので、高精細の画像から、任意の大きさの画像まで容易に得ることができる。さらに、画像を取得する間隔も、ＣＣＤ／ＣＭＯＳの性能および伝送経路（例えば、ＩＥＥＥ１３９４ｂ／ＵＳＢ３．０）の転送速度の許す範囲で可変にすることができる。

本実施形態では、１台のカメラにより、一方の眼球の運動を計測する場合について述べたが、２台のカメラにより、両方の眼球の運動を計測することも可能である。

１，１１ 被験者
２，１２ 椅子
３，１３ ディスプレイ
４ ＣＣＤカメラ
５ ビデオ入力装置
６，１６ コンピュータ
７，１７ 赤外線照明装置
１４ 高速デジタルカメラ

Claims (6)

1. 眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
   前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、輝度信号として格納する第１ステップと、
   前記輝度信号から、処理を行う画像の全ての画素から輝度値ごとのピクセル数のヒストグラムを作成する第２ステップと、
   前記ヒストグラムの輝度値から閾値を設定するステップであって、前記処理を行う画像の１フレーム前の画像から検出された瞳孔を楕円で近似し、該楕円の式より算出された楕円の面積である基準ピクセル数を算出し、処理を行う画像の前記ヒストグラムに対して、輝度値０からピクセル数を累積してゆき、前記基準ピクセル数を超えたときの輝度値を閾値として設定する第３ステップと、
   前記閾値以下の輝度値を有する画素から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第４ステップと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記第３ステップは、前記処理を行う画像の１フレーム前の画像から前記基準ピクセル数を算出できなかった場合に、前記ヒストグラムの輝度値の低い方から最初のピークを越えた後の最小の輝度値、予め設定された固定値、または前記処理を行う画像の前の直近のフレームにおいて設定された閾値のいずれかを閾値とすることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
   前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、原画像から縮小画像を作成して、二値化された縮小画像に変換する第１ステップと、
   前記二値化された縮小画像から瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第２ステップと、
   前記第２ステップで近似された楕円を前記原画像に重ね合わせ、前記近似された楕円の縁の近傍を探査し、所定の閾値の近傍で画素の明るさの変化が最大の点を瞳孔の縁として座標を記録する第３ステップと、
   前記原画像の瞳孔の縁の座標を用いて楕円の式を算出する第４ステップとを備え、
   前記第３ステップは、処理を行う画像の１フレーム前の画像の楕円の式を用いて楕円の近傍を探査し、前記１フレーム前の画像において瞳孔部分を抽出できなかった場合にのみ前記第１および第２ステップで近似さたれた楕円の式を用いることを特徴とする方法。
4. 眼球運動計測システムにおいて、画像処理装置がカメラで撮像した眼球の画像から瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う方法において、
   前記カメラで撮像した眼球の画像のデジタル画像信号を入力し、二値化を行って瞳孔部分を抽出し、抽出された瞳孔部分を楕円で近似する第１ステップと、
   前記楕円と交わる任意の線分に平行なｎ個の線分を設定し、各線分上における前記抽出された瞳孔の縁との２つの交点の座標の中点について、任意の２つの中点を結ぶ線分の角度を算出し、全体のｎ＊（ｎ−１）／２個の角度の最頻値と、特定の中点に対してのｎ−１個の角度の最頻値とを比較して、一定の範囲内に入っていない場合は、前記特定の中点を含む線分上の前記瞳孔の縁の座標を除外する第２ステップと、
   前記第２ステップにより残された複数の前記瞳孔の縁の座標を用いて楕円近似を行う第３ステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
5. 請求項１ないし４のいずれかに記載の方法を、前記画像処理装置に実行させるためのコンピュータ実行可能命令からなることを特徴とするコンピュータプログラム。
6. 被験者の眼球を撮影するカメラと、
   前記被験者の眼球に赤外線を照射する照明装置と、
   前記カメラに接続され、前記カメラで撮像した眼球の画像から、瞳孔部分を近似する楕円の検出を行う画像処理装置であって、請求項１ないし４のいずれかに記載の方法を実行する画像処理装置と
   を備えたことを特徴とする眼球運動計測システム。