一種眼角膜地形圖像處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開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確定同心圓的圓心，并利用此圓心作為極點，將圖像轉(zhuǎn)至極坐標域。接著利用形態(tài)學(xué)的小尺度方形結(jié)構(gòu)算子，對圖像進行預(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變換的補用來得到與原始圖像相似，而與其補圖像不相似的圖像。利用給定方向上相距固定距離的簡單點對腐蝕圖像，對于方向強度中對應(yīng)的最大值，確定出紋理直線的主要方向，在此方向上利用開運算方法提取到有效的線形特征，最后利用閉運算方法，對因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進行有效彌補，獲得了圓環(huán)邊緣檢測完整的結(jié)果圖像，滿足后續(xù)參數(shù)精確計算的要求。經(jīng)多幅實驗數(shù)據(jù)證明，該方法具有數(shù)據(jù)損失小，數(shù)據(jù)精度高，方法易實現(xiàn)的特點，滿足檢測中的實際使用要求。
【專利說明】
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] 角膜是參與人類視覺過程的主要光學(xué)要素。角膜的屈光狀態(tài)是人眼視力的一個重 要指標，可以通過分析角膜的表面形狀，給眼科疾病的診斷提供有力的幫助，來大大提高視 覺識別過程。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行術(shù)前檢查，為制定手術(shù)計劃提供參考，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。常用的角膜地形圖系統(tǒng)均指的是基于Placido 盤測量技術(shù)的角膜地形圖系統(tǒng)，因此對攝像機得到的Placido圖像進行角膜地形圖的精確 計算就具有重要的意義。而拍攝光斑，拍攝對象的固定，眼球的運動，淚膜的質(zhì)量，粘液的存 在，以及睫毛的反射等現(xiàn)象，都會導(dǎo)致角膜地形圖原始圖像質(zhì)量較差，難以精確計算參數(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)計算精度的關(guān)鍵。
[0004] 現(xiàn)有的基于直角坐標系的預(yù)處理方法除計算量較大之外，還會導(dǎo)致兩個極端，一 是導(dǎo)致有用的數(shù)據(jù)缺失嚴重，另一極端便是人工擬合的數(shù)據(jù)過多，在進行參數(shù)計算前數(shù)據(jù) 精度不足。因此本發(fā)明工作的主要目標是研究一種改進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，有效實現(xiàn)Placido盤圖像中的圓環(huán)特征提 取，進一步提_參數(shù)計算精度。

【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過程中的 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確定同心圓的圓心，并利用此圓心作為極 點，將圖像轉(zhuǎn)至極坐標域。接著利用形態(tài)學(xué)的小尺度方形結(jié)構(gòu)算子，對圖像進行預(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變換的補用來得到與原始圖 像相似，而與其補圖像不相似的圖像。利用給定方向上相距固定距離的簡單點對腐蝕圖像， 對于方向強度中對應(yīng)的最大值，確定出紋理直線的主要方向，在此方向上利用開運算方法 提取到有效的線形特征，最后利用閉運算方法，對因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進行有效彌 補，獲得了圓環(huán)邊緣檢測完整的結(jié)果圖像，滿足后續(xù)參數(shù)精確計算的要求。
[0008] 本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法利用開運算提取到有效的線形特征，最后利用閉 運算，對因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進行有效彌補，具有數(shù)據(jù)損失小，數(shù)據(jù)精度高，方法易 實現(xiàn)的特點，滿足檢測中的實際使用要求。
【附圖說明】
[0009] 圖1是本發(fā)明眼角膜地形圖像處理方法較佳實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。
【具體實施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖及較佳實施方式對本發(fā)明做進一步描述：
[0020] 請參考圖1，本發(fā)明所公開的方法在實現(xiàn)過程中，首先要完成坐標系的轉(zhuǎn)換，同時 對轉(zhuǎn)換坐標系之后的圖像進行重新生成，然后在新坐標系環(huán)境下對圖像進行進一步處理， 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方向的像素點數(shù)，則 圖像中心點是
[0023] 1)定義一個方形子圖像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)只有一個圓或弧，偏心率是用來描述圓錐曲線的重要參數(shù)，定義為 橢圓兩焦點間距離和長軸長度的比值。即某一橢圓軌道與理想圓環(huán)的偏離，長橢圓軌道偏 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是圓弧曲線的長半軸和短半軸（Ab彡AJ。通過查找具有相同的第二中 心矩的橢圓，來計算A a，Ab，進一步計算偏心率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，則檢測到的對象近 似于圓，通過計算點所處位置的平均值，就可以計算出圓心（Cx，C y)為 (3)
[0034] 假如E較大，則擴大M(方法中一般以25為遞增步長）的值，即擴大子圖像，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] 所述方法中極坐標轉(zhuǎn)換具體方法如下
[0036] 利用矩陣坐標變換，對上述方法重新生成的圖像，轉(zhuǎn)換到原點為（cx，cy)的極坐 標域。
[0037] 定義〇 x = 2R-cx，〇 y = 2R_cy，這里2R是圖像fRUx, y)在X，y方向的像素點數(shù)。 令。=a/W +4為極坐標轉(zhuǎn)換后的最大半徑。假設(shè)&，Se分別為極坐標圖像在射線和角 度方向的像素點數(shù)，則4
為半徑步長，
為角度步長。
[0038] 定義2RX2R的笛卡爾網(wǎng)格Ts，對應(yīng)圖像fRUx, y)在（x，y)處的坐標對。 "(U) (2,1) ??? (2i?,l ' (1,2) (2 刃…（2 兄 2)
[0039] Ts = ?? . . . (1,2^?) (2,2R) ??? (2i?,2^)J (4)
[0040] 運用圖像fRUx,y)在Ts處的灰度值，進行雙線性插值得到一個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） （5)
[0042] 利用Xu = riCos 9 .j+cxj^ = i^sin 9 .j+cy，可以計算得到一個SrXSe的極坐標圖 像為
[0043] (r2j) (r2,6>2)…（r2,&) Jp= : : ??? : ，沒1) (rSr，沒2 )…（rSr，沒) ( 6 )
[0044] 重新生成的圖像轉(zhuǎn)換至極坐標系后如圖6所示。其中圖中下方如山丘一樣的黑色 弧形，為重定位時所擴展的部分。
[0045] 基于極坐標系的圖像預(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)開運算，后利用式（8)閉運算，用來進行預(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圖像，以便沿著此圖像搜尋線形主要方向。在 二值圖像中，點對腐蝕可用于估計點被目標像素矢量所分離像素的概率，即統(tǒng)計腐蝕后保 留的目標像素數(shù)。利用給定方向上相距固定距離的簡單點對腐蝕圖像，當點對方向與線形 方向相同時，圖像比其他方向的腐蝕量少，因此定義方向強度為腐蝕后圖像與原始圖像的 差值中像素個數(shù)，對于方向強度中對應(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，：^)對濾波后的閾值圖像、進行如式（12)的開運算，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】
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，將圖像轉(zhuǎn)為極坐標域； 對圖像進行濾波； 從圖像的大尺度黑TOP-HAT變換中減去光照函數(shù)以補用與原始圖像相似且與其補圖 像不相似的圖像； 腐蝕圖像； 確定出紋理直線的主要方向； 利用開運算方法在主要方向上提取有效的線形特征； 利用閉運算方法對因內(nèi)睫毛影響而損失的數(shù)據(jù)進行彌補以獲得圓環(huán)邊緣檢測完整的 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)域圖像計算 偏心率的方法來確定同心圓的圓心。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)算子對圖像進行預(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 距固定距離的簡單點腐蝕圖像。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：利用方向強度中對 應(yīng)的最大值確定出紋理直線的主要方向。
【文檔編號】G06T7/00GK105894489SQ201410722910
【公開日】2016年8月24日
【申請日】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
【申請人】中北大學(xué)