視線跟蹤是圖像實時處理的重要領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于軍事領(lǐng)域的預(yù)警、火控、制導(dǎo)。視線跟蹤又稱眼睛瞄準(zhǔn)系統(tǒng)或視覺跟蹤系統(tǒng)，它用眼睛注視作為輸入，并配上相應(yīng)的硬件設(shè)備來表達(dá)思想及控制周圍環(huán)境。另外還有“眼動鼠標(biāo)”通過移動眼球控制電腦屏幕鼠標(biāo)的運(yùn)動，并且能利用眼睛的注視打開或關(guān)閉窗口程序，實驗表明用視線跟蹤控制要比鼠標(biāo)迅速。
頭盔瞄準(zhǔn)器能夠在盡可能大的范圍內(nèi)觀察瞄準(zhǔn)目標(biāo)，而無需在發(fā)動攻擊前才使飛機(jī)對準(zhǔn)目標(biāo)。從理論上講，頭盔瞄準(zhǔn)器幾乎具有全向視場，這是其他任何一種探測器都無法比擬的，而在實際應(yīng)用中，頭盔瞄準(zhǔn)器的觀察范圍是由駕駛員頭部轉(zhuǎn)動所達(dá)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(yīng)速度限制，而視線跟蹤正好能擴(kuò)大該范圍。另外，隨導(dǎo)彈離軸角的增加，頭盔瞄準(zhǔn)器觀察目標(biāo)和瞄準(zhǔn)目標(biāo)的范圍要求也再增加，且要求在各種機(jī)動狀態(tài)都能使用，眼跟蹤和頭跟蹤正好解決了這個矛盾。
2 視線跟蹤原理
以正視下的視線方向作為基準(zhǔn)，改變視線方向，即眼球發(fā)生一定角度轉(zhuǎn)動時，瞳孔中心位置同步移動，因此實時獲取瞳孔中心位置坐標(biāo)即可實現(xiàn)視線跟蹤。
圖1給出視線跟蹤原理圖。以眼底為坐標(biāo)原點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(biāo)，CCD攝像機(jī)在X軸方向上。設(shè)定正視方向(即頭盔跟蹤法線方向)為X軸，頭盔左右方向為Z軸，頭盔上下方向為Y軸。根據(jù)瞳孔中心在ZOY面上的投影坐標(biāo)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方位。
3 跟蹤算法實現(xiàn)
3．1 閾值選取
從內(nèi)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：先計算出整個眼睛圖像的灰度直方圖，第一個峰值對應(yīng)的是瞳孔區(qū)域灰度值，如圖2(b)中箭頭所示。選擇在第一個峰值的右側(cè)相隔2至5個灰度值處提取瞳孔的二值化閾值，即灰度值為78，但這樣會導(dǎo)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(jié)果，可以看出，瞳孔被成功分離出來，雖然保留小部分睫毛，但不影響后續(xù)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圍灰度有跳躍變化的像素集合。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(yīng)用廣泛。Sobel算子有兩個，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圍像素有明顯階躍變化。所以可利用該特性作為檢測瞳孔邊緣依據(jù)。利用Sobel算子檢測瞳孔邊緣結(jié)果，如圖3所示。
3．3 Hough圓檢測算法
Hough變換是在圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法。Hough變換的基本原理利用點與線的對偶性，將原始圖像空間給定的曲線通過曲線表達(dá)形式變?yōu)閰?shù)空間的一點。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉(zhuǎn)化為尋找參數(shù)空間中的峰值問題，即把檢測整體特性轉(zhuǎn)化為檢測局部特性，比如直線、橢圓、圓、弧線等。
Hough變換的編程思想：以已知量r、△r分別為半徑、圓環(huán)的寬度，圖像像素值為255、坐標(biāo)為(xo,yo)的點為圓心，建立一個圓模板；將符合(a-x0)2+(b—y0)2一r2<△r2的所有點(a，b)的坐標(biāo)計入模板數(shù)組，然后將圓心移動至下一個符合像素值為255的點(x1,y1)，同時將上述圓模板按照同圓心的行列變換移動，再次將符合(a-x1)2+(b-y1)2一r2<△r2的所有點(a，b)的坐標(biāo)計入模板數(shù)組。依此類推，檢測完圖像中所有符合要求的圓心，統(tǒng)計計入模板數(shù)組次數(shù)最多的坐標(biāo)，那么該坐標(biāo)就為所求參數(shù)坐標(biāo)(a，b)，即為固定半徑下的圓心坐標(biāo)。
3．4 瞳孔中心坐標(biāo)確定
根據(jù)半徑取值范圍，進(jìn)行多次Hough變換檢測圓心，得到一個圓心集合，該集合中選取其對應(yīng)頻率最大的目標(biāo)，即為真正的瞳孔中心。
3．5 眼球移動角度
圖1所示的S’坐標(biāo)即為瞳孔中心坐標(biāo)，其投影SN’=S’N，S’M=ON=M’N’可得：
從而求得α，β∈(0~π/2)，再根據(jù)瞳孔中心與正視時瞳孔中心位置，可得俯仰角和方位角。
3．6 算法實現(xiàn)
圖像處理算法程序采用Visttal C++6．0，最后將圖像處理程序封裝在一個COM組件中，從而完成后臺圖像處理，并將所得的數(shù)據(jù)通過接口傳遞給前臺界面，實現(xiàn)整個軟件的系統(tǒng)測試。其程序流程如圖4所示。
4 結(jié)語
目前現(xiàn)有的頭盔瞄準(zhǔn)系統(tǒng)，對目標(biāo)瞄準(zhǔn)線方向的測量都是對駕駛員頭部位置空間的測量，但采用頭盔測量方式的頭盔瞄準(zhǔn)系統(tǒng)，空中格斗時在高過載下，飛行員有時不可能轉(zhuǎn)動頭部，卻可以用其眼睛一直跟蹤，這就是眼跟蹤的優(yōu)勢。研究表明，頭盔跟蹤期間，眼球運(yùn)動超過頭部運(yùn)動，在多目標(biāo)搜索的情況下，眼位置和頭部位置保持一定角偏離，眼跟蹤具有巨大的實際應(yīng)用價值。眼跟蹤和頭跟蹤的擬合使用，使瞄準(zhǔn)更迅速，更精確，更自由。因此，該技術(shù)將大大提高空軍的戰(zhàn)斗力和反應(yīng)速度。
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