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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种闭眼瞳孔中心实时提取与轨迹追踪图像处理算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510045412.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种闭眼瞳孔中心实时提取与轨迹追踪图像处理算法是由李春;胡贺强;王亚文;罗宇设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种闭眼瞳孔中心实时提取与轨迹追踪图像处理算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于闭眼状态下瞳孔中心实时提取与轨迹追踪的图像处理算法。该算法从数字图像处理的角度出发，首先对输入的眼部视频逐帧进行灰度化、对比度增强和平滑处理，然后采用自适应阈值分割技术，并结合形态学运算和Canny边缘检测算子，能够精准提取瞳孔区域的边界。随后，利用基于几何距离的最小二乘法对瞳孔轮廓进行椭圆参数的精确拟合，从而获取瞳孔的中心坐标和面积信息，显著提高了闭眼状态下瞳孔监测的准确性和可靠性。通过记录和分析时间序列中的瞳孔中心位置变化，实现了瞳孔运动轨迹的实时追踪。最后，采用基线校正和平滑滤波处理，对白光激励前后闭眼状态下瞳孔光反射PLR进行了评估。该方法具有鲁棒性强、适应光照变化、实时性高和精度高等优点。

本发明授权一种闭眼瞳孔中心实时提取与轨迹追踪图像处理算法在权利要求书中公布了：1.一种闭眼瞳孔中心实时提取与轨迹追踪图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：原始视频数据获取与图像预处理： 首先该视频序列通过近红外光经太阳穴的侧面照射及闭合眼睑的光学成像获取，视频序列中包括白光激励过程，用来测试瞳孔光反射PLR情况，PLR表现出一个典型的时间过程，其包含的参数有：潜伏期、收缩时间、恢复基线，然后获取待处理的眼部视频序列，并创建视频写入对象，接着对输入的原始视频按帧提取图像，并对每一帧图像进行灰度化处理，并计算该图像的平均亮度，再对整体亮度进行全局增强，使原始低对比度图像得到初步改善，在全局增强基础上对局部区域采用自适应平滑过滤抑制高频噪声，以在保持瞳孔边缘较为清晰的同时减少背景杂散信息干扰，得到优化的灰度图像序列，经以上处理，得到初步预处理后的眼部灰度图像序列； S2：自适应阈值分割与形态学运算处理： 针对所述预处理后的眼部灰度图像序列，采用自适应阈值分割算法对局部亮度特征进行分析；通过选取滑动窗口并统计局部亮度特征，利用局部均值、标准差或高斯滤波结果确定适应当前光照条件的阈值水平，从而在明暗不均匀场景下生成对比度适宜的二值化图像；并 结合形态学闭运算、填充与开运算对噪声与伪目标区域进行抑制与清理，从而获得具有较为完整瞳孔区域轮廓的二值化图像； S3：连通域分析与瞳孔候选区域筛选： 利用连通域分析方法对经过形态学处理后的二值化图像进行区域标记与目标筛选，针对每个连通域，提取面积、周长、偏心率、圆度、面积以及外接矩形的占用比例综合特征，将其与预先建立的瞳孔生理特征模型进行匹配，通过设定偏心率、圆度和最小面积阈值，过滤掉明显偏离瞳孔形态特征的干扰区域，对于满足初步筛选条件的区域，进一步结合多帧时序信息分析连通域的面积与位置变化趋势，剔除连续变形剧烈或位置跳变异常的可疑区域，从而筛选出可信度更高且符合瞳孔特征的候选区域，为后续瞳孔边界拟合与轨迹追踪提供可靠的数据支持； S4：瞳孔轮廓特征边缘提取： 针对保留下来的瞳孔候选区域，利用Canny边缘检测算子提取瞳孔轮廓的边缘点集； S5：基于几何最小距离的最小二乘法椭圆拟合： 首先从点集中抽取足够密度的轮廓点，计算这些点相对于轮廓质心的协方差矩阵，通过对协方差矩阵进行特征值分解，利用最大和最小特征值及其对应的特征向量初步估计椭圆的长轴、短轴方向及旋转角度，随后，将初始估计结果代入加权残差最小化拟合模型，通过迭代优化精确计算椭圆参数，确保拟合椭圆与实际瞳孔边界点集的误差最小化，同时在时间序列上记录瞳孔中心位置，实现瞳孔轨迹的实时提取与可视化输出； S6：瞳孔中心实时提取与轨迹描绘： 记录最终确定的椭圆中心坐标作为瞳孔中心位置，并对连续多帧计算结果进行时序记录，将瞳孔中心轨迹实时叠加至原始视频帧并输出，使观察者可实时直观地查看瞳孔运动轨迹情况，从而实现对瞳孔中心在视频序列中的动态轨迹追踪与可视化绘制；等所有轨迹描述完后会保存该轨迹视频； S7：白光激励前后瞳孔面积大小随时间变化曲线绘制： 在获得各帧瞳孔面积后，选取视频开始阶段的若干帧作为基线，计算基线平均值以评估初始瞳孔面积状态，利用滑动窗口平均、加权平滑或小波去噪方法对面积数据进行平滑过滤，消除高频噪声干扰，从而绘制出白光激励前后瞳孔面积大小随时间变化的曲线。

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