CN102946791A - 眼底图像获取设备及其控制方法 - Google Patents

Abstract

提供了一种眼底图像获取设备，其中，在根据眼底图像精确地检测眼运动的情况下，即使无法确保血管等的特征图像的充分亮度，也可以通过模板匹配来进行眼球追踪。眼底图像获取设备包括：眼底摄像单元，用于获得眼底图像；提取单元，用于从所述眼底图像获取设备所拍摄的初始眼底图像中提取特征图像；评价单元，用于对经由提取所获得的特征点的亮度信息进行评价；以及设置单元，用于对所述眼底图像获取设备进行摄像用的帧频进行设置。基于所述评价单元的评价结果来确定帧频。

Description

眼底图像获取设备及其控制方法

技术领域

本发明涉及一种眼底图像获取设备及其控制方法。特别地，本发明涉及用于测量眼运动的眼底图像获取设备及其控制方法。

背景技术

近年来，用于测量眼运动的设备已受到关注。在可以测量眼运动的情况下，将这种技术应用于视野检查或用以获得分辨率更高的图像的眼底断层图像获取设备，因而可以进行更精确的眼底检查。

为了测量眼运动，存在诸如角膜反射法(普尔钦图像)和搜索线圈法等的各种方法。除此之外，正研究简单且对于被检体几乎不产生负担的根据眼底图像测量眼运动的方法。

为了使用眼底图像精确地测量眼运动，需要进行以下步骤：从眼底图像中提取特征点，在要处理的图像中搜索并检测特征点，然后计算特征点的移动量。这些步骤需要以高速进行处理。特征点的提取步骤从眼运动的测量稳定性、精确性和再现性的角度来看是重要的。作为眼底图像的特征点，使用黄斑或视神经乳头(以下称为乳头)等。由于患病眼睛等在大多情况下具有不完整的黄斑或乳头，因此可以使用血管作为眼底图像的特征点。专利文献1公开了血管的特征点的提取方法。

引用列表

专利文献

专利文献1：日本特开2001-70247

发明内容

技术问题

为了根据眼底图像精确地检测眼运动，使用专利文献1所述的方法来提取眼底的特征点，并且对图像进行比较，以使得可以计算所获得的图像之间的眼运动量。

然而，在无法充分保证诸如血管等的特征点的亮度的情况下，存在提取特征点花费时间或提取失败的问题，因而无法进行追踪。

因此，本发明的目的是获得具有追踪用的充分亮度的眼底图像。

另外，本发明的另一目的是设置与所提取的特征点的亮度相对应的图像获取条件。

此外，本发明的另一目的是通过使用具有适当亮度的特征点来进行追踪处理。

用于解决问题的技术方案

为解决上述问题，本发明的眼底图像获取设备是具有通过使用从被检眼的眼底图像中提取出的特征图像来检测被检眼的运动的功能的眼底图像获取设备。该眼底图像获取设备包括：眼底图像获取单元，用于基于第一图像获取条件来拍摄第一眼底图像；提取单元，用于从所述第一眼底图像中提取特征图像；评价单元，用于评价所提取的特征图像；以及设置单元，用于基于所述评价单元的评价结果来设置第二图像获取条件，其中，所述眼底图像获取单元基于所述设置单元所设置的第二图像获取条件来拍摄第二眼底图像。

此外，根据本发明的眼底图像获取设备的控制方法是具有通过使用从被检眼的眼底图像中提取出的特征图像来检测被检眼的运动的功能的眼底图像获取设备的控制方法。该控制方法包括以下步骤：拍摄步骤，用于基于初始图像获取条件来利用眼底图像获取单元拍摄眼底图像；提取步骤，用于从所拍摄的眼底图像中提取特征图像；评价步骤，用于评价所提取的特征图像；以及设置步骤，用于基于所述评价步骤的评价结果来设置新的图像获取条件，其中，所述拍摄步骤包括利用所述眼底图像获取单元来拍摄新眼底图像。

发明的有益效果

根据本发明，可以获得具有追踪用的充分亮度的眼底图像。

以下通过参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将变得明显。

附图说明

图1是示出根据本发明的示例1的眼底照相机的光学系统的结构的示意图。

图2是根据本发明的示例1的设备的功能块的示意图。

图3是根据本发明的示例1的控制流程图。

图4是根据本发明的示例1的控制流程中的处理A的流程图。

图5是根据本发明的示例1的控制流程中的处理B的流程图。

图6是根据本发明的示例1的控制流程中的处理C的流程图。

图7是根据本发明的示例1的控制流程中的处理D的流程图。

图8是示出根据本发明的示例1的帧频和亮度差的图。

图9A是示出根据本发明的示例1的眼底图像的示意图。

图9B是示出根据本发明的示例1的眼底图像的示意图。

图9C是示出根据本发明的示例1的眼底图像的示意图。

图9D是示出根据本发明的示例1的眼底图像的示意图。

图9E是示出根据本发明的示例1的眼底图像的示意图。

图10是示出根据本发明的示例1的眼底图像的亮度差计算的示意图。

图11是示出根据本发明的示例2的OCT设备和SLO设备的光学系统的结构的示意图。

图12是根据本发明的示例2的设备的功能块的示意图。

图13是根据本发明的示例2的控制流程图。

图14是根据本发明的示例2的眼底图像的亮度差计算的示意图。

图15是根据本发明的示例2的控制流程中的处理E的流程图。

图16A是示出根据本发明的示例2的SLO眼底图像的示意图。

图16B是示出根据本发明的示例2的SLO眼底图像的示意图。

图16C是示出根据本发明的示例2的SLO眼底图像的示意图。

图16D是示出根据本发明的示例2的SLO眼底图像的示意图。

图16E是示出根据本发明的示例2的SLO眼底图像的示意图。

具体实施方式

现在将根据附图来详细说明本发明的优选实施例。

示例1

以下说明本发明的示例1。

在本示例中，为了解决上述问题而对以下示例进行说明。也就是说，获得了眼底图像，并提取了特征点(也称为特征图像)。此后，计算出特征点的亮度。因而，通过确定眼底图像获得条件(即，曝光时间)，即使在被检眼没有处于良好状态(例如，患病眼睛)的情况下，也能够测量出眼运动。

设备的整体结构

参考图1来说明根据本示例的眼底图像获取设备。眼底照相机1经由连接单元40设置了能够以视频速率进行摄像的数字单镜头反光照相机50作为用作信号获得单元的眼底图像获取单元。通过使用数字单镜头反光照相机50，对曝光时间进行控制，以使得可以对眼底图像获得速度进行控制。穿孔镜12布置在与被检眼E相对的物镜11的光路上。在穿孔镜12的入射方向的光路上，配置有中继透镜13、黑点板14、中继透镜15、环缝板16、荧光激发滤色器17以及镜18。此外，在镜18的入射方向上，配置有聚光透镜19、由氙管构成的摄像光源20、聚光透镜21以及由红外发光二极管构成的观察光源22。注意，在图中，光路由实线表示。

在穿孔镜12的背后，配置了调焦透镜24、荧光阻挡滤片25、摄像透镜26以及数字单镜头反光照相机50。注意，整个眼底照相机1由控制单元205(参见图2，图1未示出)进行控制。

在数字单镜头反光照相机50中，在与物镜11背后的光路相同的光路上，配置有快速返回镜51、焦平面快门(未示出)以及二维传感器53。此外，在快速返回镜51的反射方向上，布置了五棱镜54和接目镜55。二维传感器53接收到的光信号由信号处理基板52进行处理。然后，信号经由线缆传送至计算机(PC)56并显示在显示器57上。此外，PC 56连接至存储稍后所述的数据的外部存储装置(HDD)58。

功能块

图2示出根据本示例的眼底图像获取设备的功能块。眼底图像获取设备包括：CPU 203(与图1所示的PC 56相对应)，用于对整个设备进行控制并且还进行图像处理等；控制单元205(图1所示的眼底照相机1内)，用于控制眼底图像的获得；眼底摄像单元201(眼底图像获取单元，与图1所示的眼底照相机1和数字单镜头反光照相机50相对应)，用于拍摄眼底图像；显示单元202(与图1所示的显示器57相对应)，用于显示设备的状态；以及HDD(记录单元)204(与图1所示的外部存储装置58相对应)，用于记录眼底图像和图像获取条件等。当观察眼底并拍摄眼底的图像时，CPU 203向控制单元205发出图像获取条件的指示从而拍摄眼底的图像。在拍摄了眼底的图像之后，将该图像从眼底摄像单元201发送至CPU 203，并进行图像处理等。此后，确定图像获取条件，并将图像获取条件的指示发出至控制单元205，从而拍摄眼底的图像。然后，CPU 203对所拍摄图像进行分析以测量眼运动等，将所拍摄图像显示在显示单元202上并且同时或稍后存储在记录单元204中。

处理流程

图3示出使用上述功能来测量恒定时间段内的眼运动的整体流程。

首先，通过利用初始图像获取条件来对设备进行初始化，开始该处理(步骤301)。

接着，在摄像步骤中，使用眼底摄像单元201，利用初始(或第一)图像获取条件来拍摄并获得(第一)眼底图像(步骤302)。本示例中的初始图像获取条件包括20Hz的帧频和10mm的眼底直径。CPU 203从获得的第一眼底图像中提取特征点(以下称为模板)(步骤303)。上述用于从所拍摄眼底图像中提取特征点的提取步骤由CPU 203中具有作为提取单元的功能的部分来进行。将所提取模板的模板信息(模板ID编号、模板图像以及相对于眼底图像中的基准位置的坐标(模板坐标)等)存储在HDD 204中。在本示例中，存储优选至少三个模板信息的多个模板信息(步骤311)。此后，在处理C中测量亮度以对模板图像进行评价(步骤304)。以256灰度级对所接收到的信号的亮度进行处理。基于亮度测量的结果，计算适当的帧频，并基于所计算出的帧频来设置图像获取条件(处理D)(步骤310)。以所设置的帧频来获得图像，并在(步骤305)所获得的图像中进行模板匹配(处理A)(步骤306)，以检测匹配坐标从而测量眼运动(处理B)(步骤307)。将眼运动量、图像、测量时间和前眼部的实时监视图像等显示在显示单元202上(步骤308)。重复步骤305~步骤308的处理，直至眼运动的测量的结束(直至获得了新图像)。当指示结束测量时，处理结束(步骤309)。

接着，参考图4来说明作为部分流程的处理A(步骤306)：关于模板匹配，读取存储在HDD 204中的模板图像(步骤402)，以在新获得的眼底图像中进行模板匹配(步骤404)。由于模板匹配是一般处理，因此省略对其的详细说明。在模板匹配结束之后，将作为匹配结果所获得的坐标、即匹配坐标存储在HDD 204中(步骤405)。针对存储在HDD 204中的各模板进行该处理。

接着，参考图5来说明处理B(步骤307)。从HDD 204中读取模板坐标和匹配坐标(步骤502)，并针对各模板计算坐标差(步骤503)，从而根据该坐标差来计算眼底图像中的眼移动距离。

参考图6来说明处理C(步骤304)。读取所获得的模板图像(步骤602)。提取图像的最外周部的各像素的亮度或亮度信息(步骤603)。测量相邻像素之间的亮度差(在本发明中，亮度差是表示以256灰度级对信号进行处理时的数值的数值差)(步骤604)。选择亮度差最大的前三个位置的位置(步骤605)，并且计算这三个位置的亮度差平均值(步骤606)。将亮度差信息(所选择的位置、位置的亮度值以及所计算出的亮度差平均值)存储在HDD 204中(步骤608)。通过上述步骤，对所提取的模板(特征点)进行评价。因此，CPU 203包括用作基于亮度信息来进行处理C的评价单元的部分。将该评价单元所进行的评价结果暂时存储在作为存储单元的HDD 204中。注意，上述处理可以在所提取的多个模板图像的每一个中进行或者仅在特定图像(例如在最初提取的模板图像)中进行。

参考图7来说明处理D(步骤310)。读取存储在HDD 204中的亮度差信息(步骤702)，并且基于该亮度差信息来确定帧频(步骤703)。换句话说，基于上述的评价单元所进行的评价结果来设置新的图像获取条件或第二图像获取条件。因此，CPU 203包括用作进行处理D的设置单元的部分。关于帧频的确定，例如，预先存储与图8所示的图相对应的表，并且将亮度差信息的值与该表相关联以确定适当的帧频。作为眼底图像获取单元的眼底摄像单元201基于上述设置单元所设置的新的图像获取条件来拍摄新的(第二)眼底图像，然后进行稍后所述的追踪测量。

注意，上述步骤303与根据本发明的用于从所拍摄初始眼底图像中提取特征点的提取步骤相对应。此外，处理C与用于评价所提取的特征点的评价步骤相对应，并且处理D与用于基于评价单元所进行的评价结果来设置新的图像获取条件的设置步骤相对应。这里，在本发明中，将用于拍摄第一眼底图像的上述初始图像获取条件定义为第一图像获取条件，并且将处理D中所定义的用于拍摄新的眼底图像或第二眼底图像的条件定义为第二图像获取条件。然而，本说明书中的“第一”和“第二”为了方便起见是指表示次数的值，而不应被解释为是对次数或图像获取条件的进一步设置的限制。换句话说，根据处理D的次数或其重复次数，将新设置的条件和所获得图像定义为第二条件和图像，并且将定义为前提条件的条件和作为前提条件所获得的图像分别定义为第一图像获取条件和第一图像。

追踪测量：具体示例

以下说明与上述处理相对应的具体示例。

说明了如下的具体示例，其中在该具体示例中，使用眼底照相机1，以使得通过能够获得眼底直径为10mm的眼底图像的光学系统来对患病眼睛进行20秒的追踪测量。

图9A示出通过初始图像获取条件所获得的眼底图像。通过对850nm的红外光进行0.05秒的曝光(与20Hz的帧频相对应)来获得眼底图像901。由于对患病眼睛进行了测量，因此眼底图像的亮度差较小。从眼底图像901中提取模板。提取血管的交叉部作为模板。从眼底图像901中提取血管的所有交叉部。由于患病眼睛具有较小的亮度差，因此如图9B的附图标记902所示，仅提取了模板的一个位置。在所提取的模板中，对图像亮度进行评价。按照如下进行亮度的评价。如图10所示，将模板图像1001分割为多个分割区域1002，并且提取最外周的分割区域1002的亮度。然后，确定相邻区域之间的亮度差。图10所示的三个位置a、b和c的亮度差分别是5、3和7。这三个位置的亮度差的平均值为5。将该亮度差与图8所示的图相关联，因此确定出适当的帧频为3Hz。

图9C示出当将帧频设置为3Hz时所获得的眼底图像。在新获得的眼底图像904中，由于帧频下降，因此确保了能够模板匹配的亮度。在眼底图像904中进行模板匹配，从而检测到匹配图像905。从图9B确定模板坐标Z0，从图9D确定匹配坐标Z1，并且根据各组坐标来确定变化，从而计算出眼运动量。CPU 203包括用作本发明中的检测单元的部分，其中该检测单元用于检测与作为新拍摄的眼底图像之前所提取的特征点的模板相对应的新模板的位置或坐标。对图9C~9E所示的上述模板匹配进行重复，以测量眼球在测量期间相对于基准位置移动了多远，并且将上述结果实时或在测量之后显示在监视器上。

这里，CPU 203还用作计算单元，以基于先前检测到的位置或坐标来计算从先前的眼底图像到新眼底图像的移动距离。

如上所述，当进行模板匹配时，基于模板的亮度值来使眼底图像的获得速度最优化。因而，可以进行即使对没有处于良好状态的被检眼(例如，患病眼睛)也能够进行测量的可靠的模板匹配。

注意，在评价单元评价出特征点的亮度较低或亮度差低于预定值因而无法获得适当图像的情况下，将帧频设置得低于初始图像获取条件的帧频。此外，在评价出亮度较高或亮度差等于或高于上述预定值的情况下，将帧频设置得高于初始图像获取条件的帧频。此外，这里所述的预定值是表示与通过指定所获得模板中的各特征点而使得能够进行模板匹配的亮度值或亮度差有关的值，并且优选地将该预定值与图8所示的亮度差-帧频一起预先在CPU 203中设置为数据表。

示例2

以下说明本发明的示例2。

在示例2中，说明了以下示例。也就是说，使用扫描激光检眼镜(SLO)来拍摄眼底图像，并且以与示例1相同的方法、根据SLO眼底图像来测量眼运动。将眼运动的测量结果实时反馈给眼底断层图像获取设备(光学相干断层成像(OCT)设备)，从而获得高分辨率的3D OCT图像。注意，在以下示出设备结构的附图中，由虚线来表示光路。

OCT设备的结构

参考图11来说明OCT设备的概略图。

作为低相干光源1101，可以适当地使用超发光二极管(SLD)光源或放大自发辐射(ASE)光源。作为适合于低相干光的波长，可以适当地使用850nm及其附近以及1050nm及其附近的波长来拍摄眼底图像。在本示例中，使用850nm及其附近的波长。从低相干光源1101发射出的低相干光经由光纤入射至光纤耦合器1102，并被分割成测量光束和参考光束。尽管这里说明了使用光纤的干涉仪的结构，但也可以采用在空间光光学系统中使用分束器的结构。

测量光束经由光纤1103而从光纤准直器1104输出作为准直光束。此外，测量光束穿过OCT扫描器(Y)1105、中继透镜1106和1107、OCT扫描器(X)1108、二色分光器1109、扫描透镜1110、分色镜1111以及接目镜1112，从而入射至被检眼e。作为用作扫描单元的OCT扫描器(X)和(Y)，使用检电扫描器。入射的测量光束被视网膜反射，并沿着同一光路行进以返回至光纤耦合器1102。

参考光束从光纤耦合器1102被引导至光纤准直器1113，并输出作为准直光束。所输出的参考光束穿过色散校正玻璃1114并被光路长度可变台1115上的参考镜1116所反射。参考镜1116所反射的参考光束沿着同一光路行进以返回至光纤耦合器1102。

所返回的测量光束和参考光束在光纤耦合器1102中进行合成并被引导至光纤准直器1117。这里，将该合成光称为干涉光。光纤准直器1117、光栅1118、透镜1119和线传感器1120构成了分光器。该分光器将干涉光转换为经过测量的各波长的强度信息。将线传感器1120的各元件所检测到的干涉光的各波长的强度信息发送至计算机(未示出)，其中在该计算机中，对强度信息进行处理从而生成断层图像。

上述的OCT设备与本发明的用作断层图像获得单元的第二眼底图像获取单元相对应。

SLO设备的结构

接着，同样参考图11来说明用于获得眼底图像的SLO摄像单元的光学结构。

作为激光源1130，可以适当地使用半导体激光或SLD光源。该光源中要使用的波长并没有限制，只要该波长可以利用二色分光器1109而与OCT用的低相干光源的波长进行分离即可，但是为了观察眼底的图像质量而适当地使用700~1000nm的近红外波长范围。在本示例中，使用760nm的近红外光作为测量光束。从激光源1130所发射的激光经由光纤1131而从光纤准直器1132输出作为准直光束，并且入射至柱面透镜1133。尽管本示例中使用了柱面透镜，但并没有特别限制，只要该光学元件可生成线束即可。可以使用采用了衍射光学元件的鲍威尔棱镜或线束成形器。

由柱面透镜1133所扩展的光束经由中继透镜1134和1135穿过环形镜1136的中心，并穿过中继透镜1137和1138，由此被引导至SLO扫描器(Y)1139。作为SLO扫描器(Y)1139，使用检电扫描器。此外，光束被二色分光器1109所反射，并穿过扫描透镜1110和接目镜1112，从而入射至被检眼e。二色分光器1109被配置为发送OCT光束并反射SLO光束。入射至被检眼e的光束作为线形光束来照射被检眼e的眼底。该线形光束由被检眼e的眼底所反射或散射，并沿着同一光路行进以返回至环形镜1136。

环形镜1136被配置在与被检眼e的瞳孔位置共轭的位置处。在照射眼底的线束的背向散射光中，穿过瞳孔周边的光由环形镜1136所反射并由透镜1150在线传感器1151上形成图像。将线传感器1151的各元件所检测到的强度信息发送至计算机(未示出)，其中在该计算机中，对强度信息进行处理从而生成眼底图像。

在本发明中，上述的SLO设备用作第一眼底图像获取单元，其中该第一眼底图像获取单元用于对确定帧频时的眼底图像进行拍摄。

在本示例中，将SLO设备作为使用线束的线扫描SLO(下面称为L-SLO)的结构来进行说明。当然，SLO设备也可以是飞点SLO。可以通过控制SLO扫描器(Y)1139来改变SLO图像的获得速度。

功能块

图12示出根据本示例的系统的功能块。该系统包括：CPU1201(与上述的计算机相对应)，用于控制整个系统；控制单元1202和1203(图11未示出)，用于分别控制L-SLO和OCT设备；线传感器1204和1205(与图11所示的1151和1120相对应)，用于分别获得SLO图像和OCT图像；显示单元1206(图11未示出)，用于显示系统的状态；以及记录单元1207(以下称为HDD，图11未示出)，用于记录眼底图像和图像获取条件等。当拍摄眼底图像时，CPU 1201向控制单元1202和1203发出图像获取条件的指示从而拍摄眼底图像。在拍摄到眼底图像之后，线传感器1204和1205将图像信号发送至CPU 1201，并进行图像处理。之后，将眼底图像显示在显示单元1206上，并将眼底图像同时或稍后存储在HDD 1207中。

处理流程

图13示出用于使用上述功能来测量OCT设备正拍摄眼球的断层图像期间的眼运动的整体流程。注意，在以下说明中，仅简要说明与示例1相同的处理。

使SLO设备进行工作从而获得眼底图像(SLO图像)(步骤1302)。从SLO图像中提取模板(步骤1303)。在提取模板之后，存储模板信息的图像和坐标(步骤1304)。与示例1相同，测量模板图像的亮度(步骤1305)。根据该亮度来计算适当的帧频(步骤1306)。注意，针对SLO图像的帧频和针对OCT图像的帧频预先记录有相互的数据互换性，因此在帧频的设置时反映该互换性。记录OCT设备的扫描基准位置(步骤1307)，并且开始OCT设备的测量(步骤1308)。以处理D中所确定出的帧频来获得OCT图像(步骤1309)。之后，进行处理A(模板匹配)(步骤1310)和处理B(眼移动量的计算)(步骤1311)，进行处理E(向着OCT设备的反馈)(步骤1312)，并且在OCT设备正连续测量断层图像期间对步骤1309~1313进行重复。在OCT摄像结束之后，眼运动的测量结束(步骤1314)。

在本示例中，CPU 1201作为计算单元来进行处理B，以计算眼移动量。OCT控制单元1203基于所计算出的眼移动量，对诸如作为扫描单元的OCT扫描器(Y)1105和OCT扫描器(X)1108的扫描位置等的扫描位置和条件进行校正。CPU 1201包括用作用于进行这种校正的校正单元的部分。

参考图15来说明处理E(步骤1312)(向着OCT设备的反馈)。CPU 1201读取O CT设备的扫描位置数据(步骤1502)，并根据眼移动量来计算要施加至OCT扫描器1105和1108的电压(步骤1503)。在CPU 1201将输入电力传送至OCT控制单元1203(步骤1504)之后，对表示扫描器移动的信号进行确认(步骤1505)。然后，存储扫描位置的改变信息(基于眼移动量校正扫描位置用的信息)(步骤1506)。对改变状态、OCT图像、SLO图像(匹配区域和模板位置的显示)以及剩余时间等进行显示(步骤1507)。

追踪测量：具体示例

以下说明与上述处理相对应的具体示例。

通过L-SLO来拍摄10mm×8mm的眼底图像，并进行20秒的追踪测量。OCT设备控制照相机从而以70k的A扫描进行工作，B扫描图像(10mm的眼底扫描范围和20μm的激光斑直径)由1000个线构成，并且获得280个B扫描图像和视网膜的3D图像。测量时间为4秒。

图16A示出L-SLO所获得的SLO图像1601。在SLO图像1601中，如图16A所示，血管以复杂的方式从视神经乳头延伸至端部。在获得了SLO图像1601之后，从SLO图像1601中提取模板图像(图16B所示的1603)。存储模板图像1603和模板坐标X0(-25,-200)。坐标的原点(0,0)是SLO图像1601的中心。测量模板图像1603的亮度差。本示例中的平均亮度差的值为100。如从图8可以理解，亮度值100的适当帧频为70Hz。图16C示出以70Hz的帧频所获得的SLO图像1604。通过使用SLO图像1604，进行模板匹配。结果如图16D所示。在检测到匹配图像1605之后，存储匹配图像1605的坐标X 1(-25,-250)。之后，如图16E所示，根据模板图像1603和匹配图像1605之间的坐标差来计算眼移动量(移动距离)。

参考图14来说明模板图像的亮度的测量。从所获得的SLO图像1706中提取模板图像1702。以1701所表示的10μm的间距来对所提取的模板图像1702进行分割。测量分割得到的各区域的亮度。计算图像端部的三个间距区域的亮度值的总和，并且计算相邻的三个间距区域的亮度差。计算亮度差较大的十个位置的平均亮度差。

显示单元1206对SLO图像获得速度、OCT图像、眼运动测量结果、剩余测量时间和图像获取条件等进行显示，因此用户可以对操作进行确认。

如上所述，用于获得眼底图像的帧频是根据模板图像的亮度值所确定的。因而，可以提高眼运动的测量速度，并且可以通过在获得OCT图像时反映眼运动来获得分辨率更高的3D视网膜断层图像。

其它示例

在示例1和示例2中，提取血管的模板，但也可以通过提取黄斑和乳头的模板来获得相同的效果。使用眼底照相机和SLO设备来获得眼底图像，但也可以使用其它设备来获得眼底图像。即使在流程中的步骤顺序与各示例所述的步骤顺序不同或者使用了其它流程的情况下，也可以通过基于模板的亮度确定用于获得眼底图像的帧频，来获得相同的效果。

在上述示例中，在确定了帧频之后，使用初始模板图像来进行以不同帧频所获得的图像之间的模板匹配。然而，可以在确定了帧频之后再次提取模板，并且可以使用帧频确定后的模板图像来进行以相同的帧频所获得的图像之间的模板匹配。

在模板亮度的计算方法中，使用了图8所示的图。然而，可以基于其它属性信息来改变要使用的图，从而计算出精度更高的帧频。因而，可以期望得到进一步的效果。此外，使用如图10和14所示的分割方法来选择模板图像的亮度，但也可以采用其它的亮度计算方法。此外，当进行同一被检体的再检查时，可以通过使用前次测量时的图像数据(特别地，帧频)来设置更精确的匹配区域。可以通过使用SN比作为模板的亮度信息来获得相同的效果。

示例2中使用了OCT设备，但通过使用用于视野检查等的眼科设备也可以确认得到相同的效果。此外，针对该眼科设备实时进行眼运动校正，但通过在测量结束之后进行校正或测量后处理也可以获得该效果。

此外，还可以通过进行以下处理来实现本发明。也就是说，经由网络或各种类型的存储介质来向系统或设备提供用于实现上述示例的功能的软件(程序)，并且系统或设备的计算机(CPU或MPU)读取并执行该程序。

附图标记列表

1：眼底照相机

50：数字单镜头反光照相机

其它实施例

还可以通过读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能的系统或设备的计算机(或者CPU或MPU等装置)和通过下面的方法来实现本发明的各方面，其中，系统或设备的计算机通过例如读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能来进行上述方法的各步骤。由于该原因，例如经由网络或者通过用作存储器装置的各种类型的记录介质(例如，计算机可读介质)将该程序提供给计算机。在这种情况下，系统或设备以及存储有该程序的记录介质也包括在本发明的范围内

尽管已经参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有这类修改、等同结构和功能。

本申请要求于2011年6月17日提交的日本专利申请2010-137945的优先权，其全部内容通过引用包含于此。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.(修改)一种眼底图像获取设备，包括：

第一眼底图像获取单元，用于获取包括被检眼的至少一个眼底图像的第一眼底图像；

提取单元，用于从所述第一眼底图像中提取特征图像；

第二眼底图像获取单元，用于基于所述特征图像的亮度信息来获取包括所述被检眼的至少两个眼底图像的第二眼底图像，其中所述第二眼底图像的亮度不同于所述第一眼底图像的亮度；以及

检测单元，用于基于所述第二眼底图像来检测所述被检眼的运动。

2.(修改)根据权利要求1所述的眼底图像获取设备，其中，还包括确定单元，所述确定单元基于所述特征图像的亮度信息来确定帧频，

其中，所述第二眼底图像获取单元通过使用所述确定单元所确定的帧频来获取所述第二眼底图像。

3.(修改)根据权利要求2所述的眼底图像获取设备，其中，在所述特征图像的亮度低于预定值的情况下，确定比获取所述第一眼底图像时的帧频低的帧频。

4.(修改)根据权利要求2所述的眼底图像获取设备，其中，在所述特征图像的亮度低于预定值的情况下，确定比获取所述第一眼底图像时的帧频低的帧频；并且在所述特征图像的亮度等于或高于所述预定值的情况下，确定比获取所述第一眼底图像时的帧频高的帧频。

5.(修改)根据权利要求1所述的眼底图像获取设备，其中，所述检测单元从所述眼底图像获取单元所拍摄的新眼底图像中检测与所述特征图像相对应的位置，并且基于所检测到的位置来检测所述新眼底图像的移动量。

6.根据权利要求5所述的眼底图像获取设备，其中，

所述眼底图像获取单元包括：

第一眼底图像获取单元，用于获得确定摄像用的帧频所根据的眼底图像；以及

第二眼底图像获取单元，用于获得断层图像，

其中，所述第二眼底图像获取单元包括：断层图像获得单元，用于通过使用来自扫描单元的测量光束对眼底进行扫描，来获得所述断层图像；以及

所述眼底图像获取设备还包括：校正单元，用于基于所述计算单元所计算出的移动量来校正所述扫描单元的扫描条件。

7.(修改)一种用于控制眼底图像获取设备的控制方法，包括以下步骤：

获取单元，用于获取包括被检眼的至少一个眼底图像的第一眼底图像；

提取步骤，用于从所述第一眼底图像中提取特征图像；

第二获取步骤，用于基于所述特征图像的亮度信息来获取包括所述被检眼的至少两个眼底图像的第二眼底图像，其中所述第二眼底图像的亮度不同于所述第一眼底图像的亮度；以及

检测步骤，用于基于所述第二眼底图像来检测所述被检眼的运动。

Claims (7)

1.一种眼底图像获取设备，包括：

眼底图像获取单元，用于基于第一图像获取条件来拍摄第一眼底图像；

提取单元，用于从所述第一眼底图像中提取特征图像；

评价单元，用于评价所述特征图像；以及

设置单元，用于基于所述评价单元的评价结果来设置第二图像获取条件，

其中，所述眼底图像获取单元基于所述第二图像获取条件来拍摄第二眼底图像。

2.根据权利要求1所述的眼底图像获取设备，其中，所述评价单元基于所述特征图像的亮度信息来评价所述特征图像。

3.根据权利要求1所述的眼底图像获取设备，其中，所述第一图像获取条件包括所述眼底图像获取单元进行摄像用的帧频。

4.根据权利要求3所述的眼底图像获取设备，其中，在所述评价单元评价出所述特征图像的亮度低于预定值的情况下，设置比所述第一图像获取条件的帧频低的帧频；并且在所述评价单元评价出所述特征图像的亮度等于或高于所述预定值的情况下，设置比所述第一图像获取条件的帧频高的帧频。

5.根据权利要求1所述的眼底图像获取设备，其中，还包括：

检测单元，用于从所述眼底图像获取单元所拍摄的新眼底图像中检测与所述特征图像相对应的位置；以及

计算单元，用于基于所检测到的位置来确定所述新眼底图像的移动量。

6.根据权利要求5所述的眼底图像获取设备，其中，

所述眼底图像获取单元包括：

第一眼底图像获取单元，用于获得确定摄像用的帧频所根据的眼底图像；以及

第二眼底图像获取单元，用于获得断层图像，

其中，所述第二眼底图像获取单元包括：断层图像获得单元，用于通过使用来自扫描单元的测量光束对眼底进行扫描，来获得所述断层图像；以及

所述眼底图像获取设备还包括：校正单元，用于基于所述计算单元所计算出的移动量来校正所述扫描单元的扫描条件。

7.一种控制方法，包括以下步骤：

拍摄步骤，用于基于初始图像获取条件来利用眼底图像获取单元拍摄眼底图像；

提取步骤，用于从所拍摄的眼底图像中提取特征图像；

评价步骤，用于评价所提取的特征图像；以及

设置步骤，用于基于所述评价步骤的评价结果来设置新的图像获取条件，

其中，所述拍摄步骤包括基于所述设置步骤中所设置的所述新的图像获取条件、利用所述眼底图像获取单元来拍摄新眼底图像。

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