[发明专利]基于机器视觉的偏心摄影验光图像处理的方法

说明书

本发明属于眼科医学图像处理方法，具体涉及一种基于机器视觉的偏心摄影验光图像处理的方法，本发明先采用基于Harr‑like矩形特征的Adaboost强分类器自学习方法进行瞳孔区域定位，偏心摄影原理使得有近视或远视的瞳孔产生亮度不均匀，而采用wallis匀光算法可以最大限度的均匀瞳孔灰度值，增强瞳孔边缘信息。然后再进行二值化blob分析，去除噪点和干扰区域，仅保留瞳孔所在区域，然后再在瞳孔二值化后的边缘处利用灰度差分法求得精确瞳孔边界，最后进行基于最小二乘法的椭圆拟合，输出瞳孔区域参数。本发明排除干扰信息，精确得到瞳孔区域参数，有助于提高婴幼儿及配合度差的人群验光的精确性。

技术领域

本发明属于眼科医学图像处理方法，具体涉及一种基于机器视觉的偏心摄影验光图像处理的方法。

背景技术

检影验光是屈光不正检查的金标准，精确度可达0.25D。但对儿童来说，检影验光有其应用的局限性。手持式视力筛查仪是近些年来专门针对婴幼儿视力蹄查而设计生产的仪器。其特点是：可在与被检者保持一定距离的情况下进行检测，不需要被检者具有很高的配合性。这使其不但同以往检查方法一样适用于配合力强的人群，也同样适用于婴幼儿及配合度差的人群的视力筛查。

它利用红外光源投射到视网膜，通过视网膜反射回来的光在不同的屈光状态下呈现不同的图案，摄像机记录图案并通过计算得出球镜、柱镜和轴位等数据。它一次测量可以获得双眼的屈光状态、瞳孔直径、瞳距以及眼位等信息，方便医生快速筛查并全面了解患者的视力发育状况。

偏心摄影验光原理，采用近红外发光二极管组成光源阵列，光线以特定角度射向一定距离外的被检瞳孔进入视网膜，被视网膜反射，期间光线经由眼球屈光系统两次折射(入眼和出眼均被折射)后，从瞳孔区域发出而被相机摄取。因此被检眼的屈光状态和调节状态决定了被检眼瞳孔区光影的形态和亮度。通过对瞳孔光影图像的处理和分析，得到对应的视力检测结果。

图像信息采集装置(相机或摄影机)采集眼睛图像时，由于同时拍摄双眼，因此图像上除了眼睛外，还有很多不需要的干扰信息，影响视力检测结果的准确性。

发明内容

基于机器视觉的偏心摄影验光图像处理的方法。

本发明所采取的技术方案如下：基于机器视觉的偏心摄影验光图像处理的方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)采集眼睛图像；

(2)利用积分图法求Harr特征；

(3)利用Adaboost学习算法粗定位人眼区域，若存在瞳孔，则继续以下步骤，若不存在瞳孔，则结束该图像的处理；

(4)对瞳孔区域进行Wallis匀光处理，均匀瞳孔灰度值，增强瞳孔边缘信息；

(5)进行二值化blob分析，去除噪点和干扰区域，仅保留瞳孔所在区域；

(6)在瞳孔二值化后的边缘处利用灰度差分法求得精确瞳孔边界；

(7)对求得的精确瞳孔边界，进行基于最小二乘法的椭圆拟合，得到瞳孔区域参数。

本发明的有益效果如下：本发明先采用基于Harr-like矩形特征的Adaboost强分类器自学习方法进行瞳孔区域定位，偏心摄影原理使得有近视或远视的瞳孔产生亮度不均匀，而采用wallis匀光算法可以最大限度的均匀瞳孔灰度值，增强瞳孔边缘信息。然后再进行二值化blob分析，去除噪点和干扰区域，仅保留瞳孔所在区域，然后再在瞳孔二值化后的边缘处利用灰度差分法求得精确瞳孔边界，最后进行基于最小二乘法的椭圆拟合，输出瞳孔区域参数。本发明排除干扰信息，精确得到瞳孔区域参数，有助于提高婴幼儿及配合度差的人群验光的精确性。

附图说明