Desarrollo de una metodología para medir el diámetro pupilar ocular a partir del procesado de imágenes conteniendo el ojo

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La pupila natural del ojo humano suele ser aproximadamente circular y, para condiciones externas fijas, su diámetro depende no solo del sujeto sino también de su estado psicofísico. Para un dado sujeto, las aberraciones, la difracción, la profundidad de foco y la iluminación retiniana dependen del d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bianchetti, Arturo, Comastri, Silvia Ana
Formato: Working Paper
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Belgrano. Facultad de Ingeniería. 2011
Materias:
ingenieria
ojo humano
MATLAB
human eye
engineering
Acceso en línea:http://repositorio.edu.edu.ar:8080/xmlui/handle/123456789/49700
Aporte de:
Repositorio Institucional - Universidad de Belgrano (UB) de Universidad de Belgrano
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description La pupila natural del ojo humano suele ser aproximadamente circular y, para condiciones externas fijas, su diámetro depende no solo del sujeto sino también de su estado psicofísico. Para un dado sujeto, las aberraciones, la difracción, la profundidad de foco y la iluminación retiniana dependen del diámetro pupilar, el cual a su vez varia en función de la iluminación ambiente. La medición de este diámetro es importante al realizar pruebas objetivas y subjetivas para determinar la calidad visual y/o al corregirla y también para conocer el nivel de vigilia o anestesia o detectar la presencia de narcóticos pues un individuo excitado tiene una pupila mayor que si está somnoliento. En este artículo se desarrolla un software implementado en MATLAB, denominado AS08, capaz de procesar imágenes que contienen un ojo y de medir el diámetro de una pupila circular, tanto en píxeles como en milímetros. Las imágenes pueden registrarse dentro del espectro visible o en el infrarrojo cercano y AS08 puede operar en modo autónomo (de manera automatizada) o en modo de comandos extendidos (con entrada de parámetros por el usuario para facilitar el procesado). Se realiza un pre-procesamiento de la imagen (selección de la región pupilar; expansión de contraste y corrección gamma; suavizado; elección de un nivel de gris umbral; detección de borde y conversión a imagen binaria) para adaptarla al módulo de detección y medición pupilar. Este módulo utiliza la transformada de Hough para detectar círculos la cual requiere un consumo de recursos computacionales más reducido que otros algoritmos. Se analizan varias aplicaciones en las que se consideran imágenes registradas con una cámara de fotos digital estándar o con cámaras de infrarrojo y se mide en milímetros el diámetro pupilar de un joven bajo dos condiciones de iluminación.
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