Разработан и описан алгоритм для нахождения центра зрачка на изображениях, полученных с помощью камер с инфракрасной подсветкой, использующихся в системах регистрации и анализа движений глаз. Особое внимание уделено алгоритмическому обеспечению систем видеонистагмографии. В результате проведенного анализа выделены достоинства и недостатки существующих методов и дальнейшие перспективы развития информационных систем анализа глазодвигательных нарушений. В работе предложен оригинальный алгоритм определения координат центра зрачка на изображениях, состоящих из пяти основных этапов. На начальном этапе проводится предварительная обработка изображений, после чего выполняется процедура автоматизированной пороговой бинаризации видеоряда, включающая построение гистограмм для нескольких кадров и вычисление их первого локального минимума. На полученных бинарных изображениях находится кластер темных пикселей, формирующих зрачок, и проводится дальнейший расчет координат центра этого кластера. Разработанный алгоритм показывает эффективность в работе с видеорядом в реальном времени, при наличии шумов, неравномерности инфракрасной подсветки камер, дефектов изображения, что особенно актуально при построении систем анализа движений глаз на основе доступных аппаратных средств. Отмечены перспективы дальнейшего применения алгоритма в информационных системах анализа движений глаз.

An algorithm for pupil center detection for infrared illuminated camera images has been developed. Particular attention has been paid to the algorithms of videonistamography systems. As a result of the analysis the advantages and disadvantages of existing methods and further prospects for the development of information systems for the analysis of oculomotor disorders has been highlighted. An original algorithm for determining the coordinates of the pupil center in images consisting of five main stages has been proposed. At the initial stage, a preliminary image processing is carried out followed by the procedure of adaptive threshold binarization of the video sequences including the construction of histograms for several frames and calculation of their first local minimum. On the obtained binary images will be found a cluster of black pixels that forms the pupil and the coordinates of the center of this cluster will be calculated further. The implemented algorithm shows the effectiveness with real time video processing, in the presence of noise, irregularity of infrared illumination of cameras, image defects that is especially relevant for building systems of eye movements analysis based on the available hardware. The prospects of further application of the algorithm in information systems of eye movement analysis has been highlighted.