一種眼角膜地形圖像處理方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種用于眼角膜地形圖的基于形態(tài)學(xué)的角膜地形圖像特征提取方法。首先利用區(qū)域圖像確定偏心率的方法來(lái)確定同心圓的圓心，并利用此圓心作為極點(diǎn)，將圖像轉(zhuǎn)至極坐標(biāo)域。接著利用形態(tài)學(xué)的小尺度方形結(jié)構(gòu)算子，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)濾波，并從圖像的大尺度黑TOP?HAT變換中減去光照函數(shù)，黑TOP?HAT變換的補(bǔ)用來(lái)得到與原始圖像相似，而與其補(bǔ)圖像不相似的圖像。利用給定方向上相距固定距離的簡(jiǎn)單點(diǎn)對(duì)腐蝕圖像，對(duì)于方向強(qiáng)度中對(duì)應(yīng)的最大值，確定出紋理直線的主要方向，在此方向上利用開(kāi)運(yùn)算方法提取到有效的線形特征，最后利用閉運(yùn)算方法，對(duì)因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效彌補(bǔ)，獲得了圓環(huán)邊緣檢測(cè)完整的結(jié)果圖像，滿(mǎn)足后續(xù)參數(shù)精確計(jì)算的要求。經(jīng)多幅實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，該方法具有數(shù)據(jù)損失小，數(shù)據(jù)精度高，方法易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，滿(mǎn)足檢測(cè)中的實(shí)際使用要求。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種眼角膜地形圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用于眼角膜地形圖的圖像處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 角膜是參與人類(lèi)視覺(jué)過(guò)程的主要光學(xué)要素。角膜的屈光狀態(tài)是人眼視力的一個(gè)重 要指標(biāo)，可以通過(guò)分析角膜的表面形狀，給眼科疾病的診斷提供有力的幫助，來(lái)大大提高視 覺(jué)識(shí)別過(guò)程。尤其是在以角膜表面形變?yōu)橹鞯难劭萍膊。ㄈ鐖A錐角膜等）的診斷方面，獲 得其表面屈光狀態(tài)的分布情況具有重要的意義。
[0003] 角膜地形圖能夠?qū)颊哌M(jìn)行術(shù)前檢查，為制定手術(shù)計(jì)劃提供參考，能夠指導(dǎo)角膜 接觸鏡的佩戴，并可以預(yù)知病變位置的移動(dòng)。常用的角膜地形圖系統(tǒng)均指的是基于Placido 盤(pán)測(cè)量技術(shù)的角膜地形圖系統(tǒng)，因此對(duì)攝像機(jī)得到的Placido圖像進(jìn)行角膜地形圖的精確 計(jì)算就具有重要的意義。而拍攝光斑，拍攝對(duì)象的固定，眼球的運(yùn)動(dòng)，淚膜的質(zhì)量，粘液的存 在，以及睫毛的反射等現(xiàn)象，都會(huì)導(dǎo)致角膜地形圖原始圖像質(zhì)量較差，難以精確計(jì)算參數(shù)， 因此提高原始圖像預(yù)處理的質(zhì)量就成為提高角膜地形圖參數(shù)計(jì)算精度的關(guān)鍵。
[0004] 現(xiàn)有的基于直角坐標(biāo)系的預(yù)處理方法除計(jì)算量較大之外，還會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)極端，一 是導(dǎo)致有用的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，另一極端便是人工擬合的數(shù)據(jù)過(guò)多，在進(jìn)行參數(shù)計(jì)算前數(shù)據(jù) 精度不足。因此本發(fā)明工作的主要目標(biāo)是研究一種改進(jìn)的角膜地形圖像處理技術(shù)，旨在克 服數(shù)據(jù)丟失，或不完全獲取的數(shù)據(jù)導(dǎo)致的誤差，有效實(shí)現(xiàn)Placido盤(pán)圖像中的圓環(huán)特征提 取，進(jìn)一步提_參數(shù)計(jì)算精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種眼角膜地形圖像處理方法，以提高眼角膜地形在檢測(cè)過(guò)程中的 圖像的精度。
[0006] 一種眼角膜地形圖像處理方法，包括：
[0007] 首先利用區(qū)域圖像確定偏心率的方法來(lái)確定同心圓的圓心，并利用此圓心作為極 點(diǎn)，將圖像轉(zhuǎn)至極坐標(biāo)域。接著利用形態(tài)學(xué)的小尺度方形結(jié)構(gòu)算子，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)濾波，并 從圖像的大尺度黑T0P-HAT變換中減去光照函數(shù)，黑T0P-HAT變換的補(bǔ)用來(lái)得到與原始圖 像相似，而與其補(bǔ)圖像不相似的圖像。利用給定方向上相距固定距離的簡(jiǎn)單點(diǎn)對(duì)腐蝕圖像， 對(duì)于方向強(qiáng)度中對(duì)應(yīng)的最大值，確定出紋理直線的主要方向，在此方向上利用開(kāi)運(yùn)算方法 提取到有效的線形特征，最后利用閉運(yùn)算方法，對(duì)因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效彌 補(bǔ)，獲得了圓環(huán)邊緣檢測(cè)完整的結(jié)果圖像，滿(mǎn)足后續(xù)參數(shù)精確計(jì)算的要求。
[0008] 本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法利用開(kāi)運(yùn)算提取到有效的線形特征，最后利用閉 運(yùn)算，對(duì)因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效彌補(bǔ)，具有數(shù)據(jù)損失小，數(shù)據(jù)精度高，方法易 實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，滿(mǎn)足檢測(cè)中的實(shí)際使用要求。
【附圖說(shuō)明】
[0009] 圖1是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法較佳實(shí)施方式的步驟示意圖；
[0010] 圖2是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法基于極坐標(biāo)系的圖像預(yù)處理步驟；
[0011] 圖3是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中實(shí)際獲取到的角膜地形圖；
[0012] 圖4是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中直接提取邊緣構(gòu)造三維圖；
[0013] 圖5是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的中心定位結(jié)果；
[0014] 圖6是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換結(jié)果；
[0015] 圖7是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的預(yù)濾波處理結(jié)果；
[0016] 圖8是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的自適應(yīng)水平邊緣檢測(cè)結(jié)果；
[0017] 圖9是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的形態(tài)學(xué)后續(xù)處理結(jié)果；
[0018] 圖10是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法中的最終處理結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖及較佳實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述：
[0020] 請(qǐng)參考圖1，本發(fā)明所公開(kāi)的方法在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，首先要完成坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，同時(shí) 對(duì)轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系之后的圖像進(jìn)行重新生成，然后在新坐標(biāo)系環(huán)境下對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理， 方法具體流程如圖1所示。
[0021] 所述方法中中心定位具體方法如下：
[0022] 設(shè)原角膜地形圖圖像為I (x，y)，nx，ny分別是該圖像在X與Y方向的像素點(diǎn)數(shù)，則 圖像中心點(diǎn)是
[0023] 1)定義一個(gè)方形子圖像IES〇11,n)，令
[0024] IES(m,n) = I(i,j)
[0025] 其中m，n = 1，2. ..M(M為小于圖像行列數(shù)的固定值），
(1)
[0028] 2)假定IES〇11,n)只有一個(gè)圓或弧，偏心率是用來(lái)描述圓錐曲線的重要參數(shù)，定義為 橢圓兩焦點(diǎn)間距離和長(zhǎng)軸長(zhǎng)度的比值。即某一橢圓軌道與理想圓環(huán)的偏離，長(zhǎng)橢圓軌道偏 心率高，而近于圓形的軌道偏心率低。定義偏心率為
(2)
[0030] 這里Aa，Ab是圓弧曲線的長(zhǎng)半軸和短半軸（Ab彡AJ。通過(guò)查找具有相同的第二中 心矩的橢圓，來(lái)計(jì)算A a，Ab，進(jìn)一步計(jì)算偏心率E。
[0031] 3)定位圓心
[0032] 圓的偏心率為0 (半徑為常數(shù)，所以Ab = AJ，所以假如E較小，則檢測(cè)到的對(duì)象近 似于圓，通過(guò)計(jì)算點(diǎn)所處位置的平均值，就可以計(jì)算出圓心（Cx，C y)為 (3)
[0034] 假如E較大，則擴(kuò)大M(方法中一般以25為遞增步長(zhǎng)）的值，即擴(kuò)大子圖像，重復(fù) 第（1)步驟，直到找到圓心為止。圓心定位結(jié)果如圖5所示。
[0035] 所述方法中極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換具體方法如下
[0036] 利用矩陣坐標(biāo)變換，對(duì)上述方法重新生成的圖像，轉(zhuǎn)換到原點(diǎn)為（cx，cy)的極坐 標(biāo)域。
[0037] 定義〇 x = 2R-cx，〇 y = 2R_cy，這里2R是圖像fRUx, y)在X，y方向的像素點(diǎn)數(shù)。 令。=a/W +4為極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的最大半徑。假設(shè)&，Se分別為極坐標(biāo)圖像在射線和角 度方向的像素點(diǎn)數(shù)，則4
為半徑步長(zhǎng)，
為角度步長(zhǎng)。
[0038] 定義2RX2R的笛卡爾網(wǎng)格Ts，對(duì)應(yīng)圖像fRUx, y)在（x，y)處的坐標(biāo)對(duì)。 "(U) (2,1) ??? (2i?,l ' (1,2) (2 刃…（2 兄 2)
[0039] Ts = ?? . . . (1,2^?) (2,2R) ??? (2i?,2^)J (4)
[0040] 運(yùn)用圖像fRUx,y)在Ts處的灰度值，進(jìn)行雙線性插值得到一個(gè)S^XSe的矩陣T c，如 式所示。 (尤11，少11) (X12,少 12)…（XlS〇,少lSe) rp (^21，少21) (122，少22)~（義2知，少2知）
[0041] ic = ： ： ； : _(XSrl，X5ri)(~,2，少5,2) (XSrSs，叉認(rèn)） （5)
[0042] 利用Xu = riCos 9 .j+cxj^ = i^sin 9 .j+cy，可以計(jì)算得到一個(gè)SrXSe的極坐標(biāo)圖 像為
[0043] (r2j) (r2,6>2)…（r2,&) Jp= : : ??? : ，沒(méi)1) (rSr，沒(méi)2 )…（rSr，沒(méi)) ( 6 )
[0044] 重新生成的圖像轉(zhuǎn)換至極坐標(biāo)系后如圖6所示。其中圖中下方如山丘一樣的黑色 弧形，為重定位時(shí)所擴(kuò)展的部分。
[0045] 基于極坐標(biāo)系的圖像預(yù)處理步驟如圖2所示，具體方法如下：
[0046] 設(shè)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后圖像為Ip(x，y)，首先選用尺度為2的正方形結(jié)構(gòu)元素SEjx，y)， 先按照式（7)開(kāi)運(yùn)算，后利用式（8)閉運(yùn)算，用來(lái)進(jìn)行預(yù)濾波，去除小尺度的噪聲。預(yù)濾波 處理結(jié)果如圖9所示。
[0047] ' = h 0, >0。見(jiàn)少)=(' 0, 從取，>0) ? 從取，>0 (y)
[0048] IDN2 = IDm (x, y) ? 5￡l(x, y) = (IDm (x, y) ? SE\{x, y))?SEl(x, y) (g)
[0049] 其中取?定義為形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕運(yùn)算 (/ ? SE)(x, y) = max{/ (jc - zl, - z2) + SE(z\, zl)
[0050] , \(x - zl), (;； - zl) e Df , (zl, z2) € DSE } ( 9 )
[0051] (f 0 SE2) (x, y) = min {f (x+zl, y+z2) -SE (zl, z2)
[0052] | (x+zl)，（y+z2) e Df, (zl, z2) e Dse} (10)
[0053] 濾波后可以使用同一閾值處理整個(gè)圖像，以便沿著此圖像搜尋線形主要方向。在 二值圖像中，點(diǎn)對(duì)腐蝕可用于估計(jì)點(diǎn)被目標(biāo)像素矢量所分離像素的概率，即統(tǒng)計(jì)腐蝕后保 留的目標(biāo)像素?cái)?shù)。利用給定方向上相距固定距離的簡(jiǎn)單點(diǎn)對(duì)腐蝕圖像，當(dāng)點(diǎn)對(duì)方向與線形 方向相同時(shí)，圖像比其他方向的腐蝕量少，因此定義方向強(qiáng)度為腐蝕后圖像與原始圖像的 差值中像素個(gè)數(shù)，對(duì)于方向強(qiáng)度中對(duì)應(yīng)的最大值，便能明顯地顯示出紋理直線的主要方向。
[0054] d = I max(gdirg (I(x, y)) gdir8 (/(x, ^ (I(x, y)-1 (x, y)QSEg (x, y)) 1 l 麵 J (11)
[0055] Placido環(huán)邊緣特征提取，沿著此主要方向心利用尺度為12的線段結(jié)構(gòu)元素 S￡ 3(x，：^)對(duì)濾波后的閾值圖像、進(jìn)行如式（12)的開(kāi)運(yùn)算，可提取線段的掩模并去除所有 不相關(guān)信息。
[0056] L (x,少)。證3(>，>>，3)二(/m (X，少)0見(jiàn)3(x，5)) ? S￡3(x，少，3) Q2)
[0057] 利用小尺度線段結(jié)構(gòu)元素 S￡4(X，：K，刃的閉運(yùn)算，連接間斷的線，即
[0058] IRE = Iu (x, y) ? SE4(x, y) = (ILI (x, y) ? SE4(x, y))@SE4(x, y) (13)
[0059] 并將圖像轉(zhuǎn)換回笛卡爾域，去除多余的邊框后結(jié)果如圖10中（a)Placido環(huán)邊緣 特征圖所示，其中（b)圖為所構(gòu)造的Placido環(huán)三維模型。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種眼角膜地形圖像處理方法，包括： 確定同心圓的圓心； 利用圓心為極點(diǎn)，將圖像轉(zhuǎn)為極坐標(biāo)域； 對(duì)圖像進(jìn)行濾波； 從圖像的大尺度黑TOP-HAT變換中減去光照函數(shù)以補(bǔ)用與原始圖像相似且與其補(bǔ)圖 像不相似的圖像； 腐蝕圖像； 確定出紋理直線的主要方向； 利用開(kāi)運(yùn)算方法在主要方向上提取有效的線形特征； 利用閉運(yùn)算方法對(duì)因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進(jìn)行彌補(bǔ)以獲得圓環(huán)邊緣檢測(cè)完整的 結(jié)果圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的眼角膜地形圖像處理方法，其特征在于：利用區(qū)域圖像計(jì)算 偏心率的方法來(lái)確定同心圓的圓心。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的眼角膜地形圖像處理方法，其特征在于：利用形態(tài)學(xué)的小尺 度方形結(jié)構(gòu)算子對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)濾波。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的眼角膜地形圖像處理方法，其特征在于：利用給定方向上相 距固定距離的簡(jiǎn)單點(diǎn)腐蝕圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的眼角膜地形圖像處理方法，其特征在于：利用方向強(qiáng)度中對(duì) 應(yīng)的最大值確定出紋理直線的主要方向。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105894489SQ201410722910
【公開(kāi)日】2016年8月24日
【申請(qǐng)日】2014年12月4日
【發(fā)明人】郭雁文, 席曉晨, 王文璽, 薛卓波, 郭智勇
【申請(qǐng)人】中北大學(xué)