双目瞳孔检测系统研制及其算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 瞳孔检测装置的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 瞳孔检测算法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第14-15页 |
| 2 双目瞳孔检测系统方案设计 | 第15-25页 |
| 2.1 总体方案 | 第15页 |
| 2.2 系统硬件方案设计 | 第15-20页 |
| 2.2.1 光源选择 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图像采集 | 第16-18页 |
| 2.2.3 电气系统模块 | 第18-19页 |
| 2.2.4 系统结构 | 第19-20页 |
| 2.3 系统软件方案设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 用户信息管理模块 | 第20-22页 |
| 2.3.2 光源控制模块 | 第22-23页 |
| 2.3.3 图像采集模块 | 第23页 |
| 2.3.4 图像处理与分析模块 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 图像预处理 | 第25-35页 |
| 3.1 图像平滑 | 第25-27页 |
| 3.2 图像二值化 | 第27-31页 |
| 3.2.1 迭代法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 最大类间方差法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 局部自适应阈值法 | 第30页 |
| 3.2.4 基于直方图的二值化 | 第30-31页 |
| 3.3 形态学算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 腐蚀和膨胀 | 第31-32页 |
| 3.3.2 开运算与闭运算 | 第32-33页 |
| 3.3.3 形态学重构 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 瞳孔图像分割 | 第35-43页 |
| 4.1 边缘检测 | 第35-37页 |
| 4.2 区域生长 | 第37-38页 |
| 4.3 Hough圆检测 | 第38-39页 |
| 4.3.1 传统Hough圆检测 | 第38页 |
| 4.3.2 点Hough圆检测 | 第38-39页 |
| 4.4 轮廓跟踪 | 第39-42页 |
| 4.4.1 "虫随"法 | 第39-40页 |
| 4.4.2 摩尔邻域跟踪算法 | 第40页 |
| 4.4.3 快速轮廓跟踪 | 第40-41页 |
| 4.4.4 Theo Pavlidis算法 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 双目瞳孔检测结果分析 | 第43-58页 |
| 5.1 本文瞳孔图像处理 | 第43-49页 |
| 5.1.1 图像二值化 | 第43-45页 |
| 5.1.2 改进的轮廓跟踪 | 第45-47页 |
| 5.1.3 瞳孔信息计算 | 第47-48页 |
| 5.1.4 瞳孔检测时间优化 | 第48-49页 |
| 5.2 瞳孔检测仪标定 | 第49-51页 |
| 5.3 瞳孔检测算法验证 | 第51-57页 |
| 5.3.1 算法有效性 | 第51-56页 |
| 5.3.2 算法实时性 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
