瞄準器的眼跟蹤算法研究
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視線(xiàn)跟蹤是圖像實(shí)時(shí)處理的重要領(lǐng)域，廣泛應用于軍事領(lǐng)域的預警、火控、制導。視線(xiàn)跟蹤又稱(chēng)眼睛瞄準系統或視覺(jué)跟蹤系統，它用眼睛注視作為輸入，并配上相應的硬件設備來(lái)表達思想及控制周?chē)h(huán)境。另外還有“眼動(dòng)鼠標”通過(guò)移動(dòng)眼球控制電腦屏幕鼠標的運動(dòng)，并且能利用眼睛的注視打開(kāi)或關(guān)閉窗口程序，實(shí)驗表明用視線(xiàn)跟蹤控制要比鼠標迅速。
頭盔瞄準器能夠在盡可能大的范圍內觀(guān)察瞄準目標，而無(wú)需在發(fā)動(dòng)攻擊前才使飛機對準目標。從理論上講，頭盔瞄準器幾乎具有全向視場(chǎng)，這是其他任何一種探測器都無(wú)法比擬的，而在實(shí)際應用中，頭盔瞄準器的觀(guān)察范圍是由駕駛員頭部轉動(dòng)所達到范圍和頭盔位置傳感器跟蹤測量范圍共同決定，因此，頭盔跟蹤受跟蹤范圍和響應速度限制，而視線(xiàn)跟蹤正好能擴大該范圍。另外，隨導彈離軸角的增加，頭盔瞄準器觀(guān)察目標和瞄準目標的范圍要求也再增加，且要求在各種機動(dòng)狀態(tài)都能使用，眼跟蹤和頭跟蹤正好解決了這個(gè)矛盾。
2 視線(xiàn)跟蹤原理
以正視下的視線(xiàn)方向作為基準，改變視線(xiàn)方向，即眼球發(fā)生一定角度轉動(dòng)時(shí)，瞳孔中心位置同步移動(dòng)，因此實(shí)時(shí)獲取瞳孔中心位置坐標即可實(shí)現視線(xiàn)跟蹤。
圖1給出視線(xiàn)跟蹤原理圖。以眼底為坐標原點(diǎn)O，S為瞳孔中心位置，s’為S在YOZ面的投影，(M，N)為S’在YOZ面上二維坐標，CCD攝像機在X軸方向上。設定正視方向(即頭盔跟蹤法線(xiàn)方向)為X軸，頭盔左右方向為Z軸，頭盔上下方向為Y軸。根據瞳孔中心在ZOY面上的投影坐標及人眼球半徑(約10 mm)，得到俯仰角α(∠SON’)、方位角β(∠M’ON’)的值，這樣就可確定眼跟蹤視線(xiàn)方位。
3 跟蹤算法實(shí)現
3．1 閾值選取
從內存讀取紅外源圖像，圖2(a)中，瞳孔與眼睛其他部分相比要暗得多，采用簡(jiǎn)單的二值化法分離瞳孔，提取瞳孔邊緣。具體做法：先計算出整個(gè)眼睛圖像的灰度直方圖，第一個(gè)峰值對應的是瞳孔區域灰度值，如圖2(b)中箭頭所示。選擇在第一個(gè)峰值的右側相隔2至5個(gè)灰度值處提取瞳孔的二值化閾值，即灰度值為78，但這樣會(huì )導致眼睫毛部分保留大量信息。圖2(c)是采用閾值63二值化后的結果，可以看出，瞳孔被成功分離出來(lái)，雖然保留小部分睫毛，但不影響后續分析。
3．2 Sobel算子檢測邊緣
圖像的邊緣是圖像最基本特征。所謂邊緣就是指那些周?chē)叶扔刑S變化的像素集合。邊緣廣泛存在于物體與背景、物體與物體、基元與基元之間。Sobel算子是一種一階微分算子，在邊緣檢測中應用廣泛。Sobel算子有兩個(gè)，其中，
是檢測水平邊緣的，而
是檢測垂直邊緣的。在圖2(c)中，瞳孔上的像素與其周?chē)袼赜忻黠@階躍變化。所以可利用該特性作為檢測瞳孔邊緣依據。利用Sobel算子檢測瞳孔邊緣結果，如圖3所示。
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