Возможности современного динамического тепловидения раскрываются наиболее полно при анализе зон поверхности лица человека, отличающихся ярко выраженными колебаниями температуры. К таким зонам, малоизученным с позиции динамики температуры, можно отнести зону глаз, непосредственно контактирующую с окружающей средой.
Новизна заключается в том, что разработан метод, позволяющий выделить область глаз на тепловизионном изображении лица человека в автоматическом режиме работы для системы контроля состояния глаз, отличающийся тем что, используется информация, содержащаяся в визуальном изображении.
В настоящее время применяются два основных метода выделения области глаз на изображении.
Первый метод, представленный на рисунке 1 используется в основном при выделении и анализе состояния глаз состояния глаз в инфракрасном диапазоне. В методе область глаз выделяется оператором, это обусловлено низким контрастом данной области.
Рисунок 1 – Первый метод выделения области глаз на изображении
В первом методе после формирования инфракрасного изображения выделяется область глаз оператором с помощью мыши в специализированной программе, например, Adobe Photoshop CC. Далее выполняется анализ состояния глаз.
Второй метод, представленный на рисунке 2 , используется при выделении и анализе состояния глаз по визуальному изображению. Метод предполагает реализацию в автоматическом режиме, т.е. без участия оператора. Недостатком является малая информативность визуального изображения.
В данном методе после формирования визуального изображения происходит его разложение на RGB составляющие в автоматическом режиме. После чего выполняется фильтрация с заданной маской, основываясь на которую выделяется область глаз. В заключении, как и в первом методе, выполняется анализ состояния глаз.
Рисунок 2 – Второй метод выделения области глаз на изображении
Более удобно использовать тепловизионные системы с одновременным формированием инфракрасных и визуальных изображений. В таких системах обеспечивается кратное отношение числа пикселей, что упрощает интерполяцию и обеспечивает несмещенность и одинаковость пространственных искажений.
Предлагаемый метод выделения области глаз на изображении представлен на рисунке 3. В нем выделение глаз производится по визуальному изображению. Выделенная область используется для формирования изображения с областью глаз на инфракрасном изображении.
В данном методе происходит одновременное формирование инфракрасного и визуального изображений. После чего визуальное изображение, как во втором методе, раскладывается на RGB составляющие в автоматическом режиме. Далее выполняется преобразование в оттенки серого и фильтрация получившегося изображения с заданной маской. Следующим шагом является выделение области наибольшего скопления точек для дальнейшего перемножения исходного инфракрасного и преобразованного визуального изображений. Завершающим этапом данного метода можно считать анализ состояния глаз.
Рисунок 3 – Предлагаемый метод выделения области глаз на изображении
Типовая схема инновационной тепловизионной системы, в которой происходит выполнение предлагаемого алгоритма представлена на рисунке 4.
Рисунок 4 – Типовая схема иновационной тепловизионной системы: 1-объект, 2-оптическая система, 3-разветвитель, 4-ИК-камера, 5-интерполятор, 6-фотокамера, 7-блок фильтраций, 8-блок формирования областей глаз, 9-блок обработки и визуализации, 10-ИК-камера типа ThermaCAM
После фотографирования объекта, изображение попадает в оптическую систему, из которой с помощью разветвителя выполняется разделение диапазонов на инфракрасный и визуальный. Проходя инфракрасную камеру и интерполятор, изображение инфракрасного диапазона попадает в блок обработки и визуализации. В этот же блок попадает и визуальное изображение, проходя через фотокамеру, блоки фильтраций и формирования областей глаз.
Очевидным подходом к выделению области глаз на изображении лица человека является последовательность операций, включающая первоначальную обработку изображений.
Следует отметить, что применение предлагаемого метода позволит решить задачу выделения в автоматическом режиме работы на тепловизионном изображении слабоконтрастных и малоразличимых заданных областей за счет использования обработки пространственно совмещенных визуальных изображений.
Количество просмотров публикации: Please wait