УЛУЧШЕННЫЙ МЕТОД ЛОКАЛИЗАЦИИ ЗРАЧКА НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ХАФА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭЛЛИПТИЧЕСКОЙ И КРУГОВОЙ КОМПЕНСАЦИИ
DOI:
https://doi.org/10.32014/2024.2518-1726.295Ключевые слова:
локализация зрачка, распознавание радужной оболочки, преобразование Хафа, минимальное среднее серое, компенсация центра.Аннотация
В данной статье представлен усовершенствованный метод точного определения зрачка, цель которого — повысить точность и эффективность локализации зрачка в реальном времени, используя модификации традиционного преобразования Хафа. Этот метод включает в себя дополнительный подбор по эллипсу и округление данных, что позволяет улучшить общие характеристики алгоритма по сравнению с классическими подходами. Преобразование Хафа традиционно используется для обнаружения форм, но его применение может быть затруднено из-за высокой вычислительной сложности, особенно в условиях обработки изображений в реальном времени. Исходный этап алгоритма включает использование метода минимального среднего серого для приблизительного определения внутреннего края зрачка, что представляет собой менее затратный по вычислениям подход для первоначальной локализации. После этого внутренний край извлекается и точно локализуется с помощью метода компенсации центра, что позволяет точно определить положение зрачка на изображении. Для определения местоположения внешней границы зрачка сначала проводится грубая локализация на основе приблизительной компенсации радиуса. Затем, используя алгоритм приблизительной компенсации центра окружности, выполняется точная локализация внешнего края. Это двухэтапное приближение позволяет существенно уменьшить количество необходимых вычислений, сокращая время обработки без потери в точности. Экспериментальные результаты, полученные в ходе исследования, подтверждают, что предложенный метод не только улучшает точность локализации, но и значительно повышает производительность по сравнению с традиционными методами. Таким образом, данный подход может быть эффективно использован в различных приложениях, требующих быстрой и точной обработки изображений, таких как системы биометрической идентификации и различные виды систем безопасности, где важна скорость и надежность распознавания изображений.