CN105608675A - 一种眼底组织oct图像运动伪差的矫正方法 - Google Patents
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Abstract
一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,通过控制扫描方式采集眼底视盘区OCT图像,以获取视盘区OCT图像的体数据。OCT系统利用本文所设计的算法,将获得的眼底视盘区图像体数据块进行X轴(快轴)向运动伪差校正,再进行Y轴(慢轴)向断层查找,剔除因眼球运动造成的图像重复采集及缺失因素,再将校正后的体数据块送系统进行图像重建。本发明在标准FD-OCT系统上,不需增加任何的追踪定位系统以及硬件的情况下,就可以对OCT系统在动态成像过程中产生的伪差进行矫正,包括X方向伪差的矫正、图像重复缺失的位置及数目的判断,并能够真实的反应眼底视盘组织的生理结构,可以降低临床诊断的误诊以及错诊,提高了临床诊断的准确性和科学性。
Description
技术领域
本发明涉及一种光相干层析成像系统图像运动伪差矫正方法。特别是涉及一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法。
背景技术
光相干层析成像(OpticalCoherenceTomography,OCT)技术利用弱相干光干涉仪的基本原理,检测样品不同深度层面对入射弱相干光的背向反射或散射信号。通过对干涉信号的分析,提取样品深度信息,实现样品的断层扫描成像。它具有高分辨率、高灵敏度、无创、实时、横向分辨率和纵向分辨率互相独立等优点。OCT技术广泛应用于临床医学领域,尤其是眼科图像诊断,检测诸如青光眼、糖尿病性黄斑水肿等需要定量测试视网膜早期变化的疾病,OCT已经成为眼科疾病诊断和研究的一种标准工具。但由于人眼的漂移、眨眼等不自主的活动引起运动伪差,使获取的眼底组织数据丧失连续性,包括图像数据错位,数据重复以及缺失等情况。导致重建出的三维图像将会丢失或错误显示一些组织的结构信息,使得视网膜的生理结构不能得到真实的反应。OCT系统实时成像过程中的高度敏感性,甚至会引起成像的失败,从而导致一些眼科疾病的误诊。
降低运动伪差一般可以通过提高图像的扫描的速度,而运动伪差在很大程度上取决于受试者,在扫描时可以像其他眼科成像设备一样固定下巴和前额减少头部运动,从而降低轴向的运动伪差。使受试者凝视一个固定目标也可降低成像过程中的运动伪差。在采集数据时,随着扫描时间的增加运动伪差发生的可能性也会增大。如果要实现体数据获取速度短,则可以减少体数据中A扫描的数量,但这样会严重的限制眼底组织图像的细节。在非常快的体数据获取速度(小于100ms)理想状态下会基本达到无运动伪差的模式,但这种情况在目前的眼科OCT设备是不可能实现的。3D视网膜数据的获取和横向的抽样密度之间相互制约。目前存在一些硬件或者软件的方法来补偿或者矫正眼运动伪差,但目前还未存在通过重建的enface图相关匹配方法来矫正图像运动伪差的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种能够更加真实的反映眼底视盘组织的生理结构的光相干层析成像系统的眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法。
本发明所采用的技术方案是:一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,包括如下步骤:
1)将I幅M*N带有X方向运动伪差、图像重复和图像缺失的图像作为原始眼底组织体数据,且系统在慢轴Y方向采集了K个位置扫描图作为以下方法中的参考图像;
2)求眼底组织体数据的重建enface图;
3)依据模板匹配法求步骤2)中重建enface图的相邻行间最大互相关系数,以及获得在所述最大互相关系数的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数;
4)若步骤3)中求得的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数大于设定值,则对所述的相邻行中位于下面的一行及该行以后的每行均按照求出的需要移动的像素个数移动相应的像素个数,并记录需要移动的行数及像素个数;
5)将步骤4)记录的需要移动的行数和像素个数分别对应眼底组织体数据中的图像帧数和图像需要移动的像素个数,按照需要移动的行数和像素个数给眼底组织体数据进行左右移动矫正X方向运动伪差,所述的进行左右移动矫正X方向运动伪差,是对图像眼底组织体数据中需要移动的图像及该图像以后的每幅图像均按照求出的需要移动的像素个数沿X方向运动移动相应的像素个数;
6)对经过X方向运动伪差矫正后的眼底组织体数据求重建enface图;
7)对步骤6)重建的enface图中使用模板匹配法求出各相邻行间的最大互相关系数,若其中任一最大互相关系数分别与位于上面位置最接近的四个最大互相关系数以及位于下面位置最接近的四个最大互相关系数的差均大于设定值,则判断所述的最大互相关系数的相邻两行之间为断层,所述的断层包含图像重复或图像缺失的情况,记录断层的相邻两行的行数;
8)判断所述断层是图像重复或图像缺失,在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的重建enface图上能够在断层以下的各行中找到一行L行,所述的L行必须是与断层处位于上面的那一行最大互相关系数为1的一行,当断层处位于上面的那一行以上的前五行与位于L行以上的前五行相对应行的最大互相关系数也均为1,则判断是图像重复,记录断层处位于下面的那一行和找到的L行,记录的断层处位于下面的那一行和找到的L行分别对应模板眼底组织体数据中的重复图像的第一幅和最后一幅,当找不到L行时,为图像缺失;
9)若步骤8)中判断断层为图像重复,则在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的数据块中删除步骤8)中记录的重复图像的第一幅到最后一幅之间的图像,并求在X方向运动伪差矫正后并去除重复图像后的眼底组织体数据的重建enface图;
10)若步骤8)中判断断层为图像缺失,则将采集的眼底组织体数据中K个位置的慢轴扫描图和经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,分别以各自已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平;
11)把拉平的K个位置的扫描图作为模板图像,拉平的K个位置的重建图作为参考图像,以断层为垂直基准把K个参考图像分别分为左右两个部分参考图像,在模板图像中分别寻找与所述左右两部分参考图像互相关系数最大的位置,和移动到该最大位置需要移动的像素个数,左右两个部分参考图像需要移动的像素个数之差为缺失的图像个数,对K个位置求得的缺失的图像个数求平均,得到最终缺失的图像个数。
步骤2)、步骤6)和步骤9)所述的求眼底组织体数据的重建enface图,是通过将眼底组织体数据Z轴方向上的数据进行叠加平均,获得enface图像。
步骤10)所述的经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,是通过对眼底组织体数据在慢轴方向抽取的相对应坐标的K个位置的Y-Z方向的图像获得的。
所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层,是依次通过对内界膜或者视网膜色素上皮层局部增强、形态学开运算分割以及边界定位来分割内界膜或视网膜色素上皮层。
步骤10)所述的以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平,是以已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中位置最低的点的Y坐标为标准,使所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中其他点的Y坐标等于所述的位置最低点的Y坐标,且图像中非所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分的移动,是图像中非已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分与所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层在X坐标相同的点沿Y轴相同方向也移动相同的距离,获得以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平的图像。
本发明的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,在标准FD-OCT系统上,不需增加任何的追踪定位系统以及硬件的情况下,就可以对OCT系统在动态成像过程中产生的伪差进行矫正,包括X方向伪差的矫正、图像重复缺失的位置及数目的判断。本发明能够更加真实的反应眼底视盘组织的生理结构。由于使眼底视网膜的生理结构得到了真实的反应,从而可以降低临床诊断的误诊以及错诊,提高了临床诊断的准确性和科学性。同时也为实现OCT动态成像中眼运动的实时追踪矫正奠定了基础。
附图说明
图1是本发明方法的流程图;
图2是眼底组织体数据和enface图的关系效果图;
图3是OCT系统眼底组织体数据扫描模式示意图;
图4是X方向运动伪差矫正原理图;
图5是原始眼底组织体数据enface效果图;
图6是采用本发明的方法去除X方向运动伪差的体数据enface效果图;
图7是采用本发明的方法去除X方向运动伪差,去除重复图后的体数据enface效果图;
图8是采用本发明的方法去除X方向运动伪差,去除重复图像及用黑色图像数据补充缺失图像数据后的体数据enface效果图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法做出详细说明。
如图1所示,本发明的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,通过控制扫描方式采集眼底视盘区OCT图像,以获取视盘区OCT图像的体数据。OCT系统利用本文所设计的算法,将获得的眼底视盘区图像体数据块进行X轴(快轴)向运动伪差校正,再进行Y轴(慢轴)向断层查找,剔除因眼球运动造成的图像重复采集及缺失因素,再将校正后的体数据块送系统进行图像重建。
本发明的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,包括,
1)将I幅M*N带有X方向运动伪差、图像重复和图像缺失的图像作为原始眼底组织体数据,且系统在慢轴Y方向采集了K个位置扫描图作为以下方法中的参考图像;
2)求眼底组织体数据的重建enface图,所述的求眼底组织体数据的重建enface图,是通过将眼底组织体数据Z轴方向上的数据进行叠加平均,获得enface图像;
3)依据模板匹配法求步骤2)中重建enface图的相邻行间最大互相关系数,以及获得在所述最大互相关系数的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数;
4)若步骤3)中求得的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数大于设定值,则对所述的相邻行中位于下面的一行及该行以后的每行均按照求出的需要移动的像素个数移动相应的像素个数,如图3所示。并记录需要移动的行数及像素个数;
5)将步骤4)记录的需要移动的行数和像素个数分别对应眼底组织体数据中的图像帧数和图像需要移动的像素个数,按照需要移动的行数和像素个数给眼底组织体数据进行左右移动矫正X方向运动伪差,所述的进行左右移动矫正X方向运动伪差,是对图像眼底组织体数据中需要移动的图像及该图像以后的每幅图像均按照求出的需要移动的像素个数沿X方向运动移动相应的像素个数;
6)对经过X方向运动伪差矫正后的眼底组织体数据求重建enface图,所述的求眼底组织体数据的重建enface图,是通过将眼底组织体数据Z轴方向上的数据进行叠加平均,获得enface图像;
7)对步骤6)重建的enface图中使用模板匹配法求出各相邻行间的最大互相关系数,若其中任一最大互相关系数分别与位于上面位置最接近的四个最大互相关系数以及位于下面位置最接近的四个最大互相关系数的差均大于设定值,则判断所述的最大互相关系数的相邻两行之间为断层,所述的断层包含图像重复或图像缺失的情况,记录断层的相邻两行的行数;
8)判断所述断层是图像重复或图像缺失,在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的重建enface图上能够在断层以下的各行中找到一行L行,所述的L行必须是与断层处位于上面的那一行最大互相关系数为1的一行,当断层处位于上面的那一行以上的前五行与位于L行以上的前五行相对应行的最大互相关系数也均为1,则判断是图像重复,记录断层处位于下面的那一行和找到的L行,记录的断层处位于下面的那一行和找到的L行分别对应模板眼底组织体数据中的重复图像的第一幅和最后一幅,当找不到L行时,为图像缺失;
9)若步骤8)中判断断层为图像重复,则在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的数据块中删除步骤8)中记录的重复图像的第一幅到最后一幅之间的图像,并求在X方向运动伪差矫正后并去除重复图像后的眼底组织体数据的重建enface图,所述的求眼底组织体数据的重建enface图,是通过将眼底组织体数据Z轴方向上的数据进行叠加平均,获得enface图像;
10)若步骤8)中判断断层为图像缺失,则将采集的眼底组织体数据中K个位置的慢轴扫描图和经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,分别以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平。
所述的经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,是通过对眼底组织体数据在慢轴方向抽取的相对应坐标的K个位置的Y-Z方向的图像获得的;
所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层,是依次通过对内界膜或者视网膜色素上皮层局部增强、形态学开运算分割以及边界定位来分割内界膜或视网膜色素上皮层。
所述的以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平,是以已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中位置最低的点的Y坐标为标准,使所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中其他点的Y坐标等于所述的位置最低点的Y坐标,且图像中非所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分的移动,是图像中非已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分与所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层在X坐标相同的点沿Y轴相同方向也移动相同的距离,获得以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平的图像。
11)把拉平的K个位置的扫描图作为模板图像,拉平的K个位置的重建图作为参考图像,以断层为垂直基准把K个参考图像分别分为左右两个部分参考图像,在模板图像中分别寻找与所述左右两部分参考图像互相关系数最大的位置,和移动到该最大位置需要移动的像素个数,左右两个部分参考图像需要移动的像素个数之差为缺失的图像个数,对K个位置求得的缺失的图像个数求平均,得到最终缺失的图像个数。
实施例:
本发明实施例的眼底组织视盘体数据大小为512*820*280,即每个快轴X方向扫描图由512*820像素组成、每个体数据块由280个快轴X方向扫描图组成。同时系统还额外在慢轴Y方向采集了五个位置扫描图,分别对应X轴向第1、128、256、384、512的五个切面。将采集的带有X方向运动伪差、图像重复和图像缺失原始眼底组织体数据作为原始体数据,并求出原始体数据的重建enface图,如图5所示。
通过本发明的方法对眼底组织体数据的重建enface图处理,得到第28-50幅图需要向右移动7个像素,51-295帧图需要向右移动22个像素,矫正了X方向运动伪差,求出矫正了X方向运动伪差的眼底组织体数据的重建enface图,如图6所示。
通过本发明的方法对矫正了X方向运动伪差的眼底组织体数据的重建enface图处理得到断层处为90-91和150-151的图像,其中90-91断层为图像重复,第91-130幅图像为重复图像,去除重复图像,求出矫正了X方向运动伪差且去除重复图像后的眼底组织体数据的重建enface图,如图7所示;150-151断层为图像缺失,缺失的图像数目为25,用黑色图像数据补充缺失图像数据,求出矫正了X方向运动伪差、去除重复图像且用黑色图像数据补充缺失图像数据后的眼底组织体数据的重建enface图,如图8所示。矫正X方向运动伪差、去除重复图像并用黑色图像数据补充缺失图像数据眼底组织体数据的重建enface图与采集的带有X方向运动伪差、图像重复和图像缺失的眼底组织体数据的重建enface图相比能够更加真实的反应眼底视盘组织的生理结构。
Claims (5)
1.一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)将I幅M*N带有X方向运动伪差、图像重复和图像缺失的图像作为原始眼底组织体数据,且系统在慢轴Y方向采集了K个位置扫描图作为以下方法中的参考图像;
2)求眼底组织体数据的重建enface图;
3)依据模板匹配法求步骤2)中重建enface图的相邻行间最大互相关系数,以及获得在所述最大互相关系数的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数;
4)若步骤3)中求得的相邻行中位于下面的一行需要移动的像素个数大于设定值,则对所述的相邻行中位于下面的一行及该行以后的每行均按照求出的需要移动的像素个数移动相应的像素个数,并记录需要移动的行数及像素个数;
5)将步骤4)记录的需要移动的行数和像素个数分别对应眼底组织体数据中的图像帧数和图像需要移动的像素个数,按照需要移动的行数和像素个数给眼底组织体数据进行左右移动矫正X方向运动伪差,所述的进行左右移动矫正X方向运动伪差,是对图像眼底组织体数据中需要移动的图像及该图像以后的每幅图像均按照求出的需要移动的像素个数沿X方向运动移动相应的像素个数;
6)对经过X方向运动伪差矫正后的眼底组织体数据求重建enface图;
7)对步骤6)重建的enface图中使用模板匹配法求出各相邻行间的最大互相关系数,若其中任一最大互相关系数分别与位于上面位置最接近的四个最大互相关系数以及位于下面位置最接近的四个最大互相关系数的差均大于设定值,则判断所述的最大互相关系数的相邻两行之间为断层,所述的断层包含图像重复或图像缺失的情况,记录断层的相邻两行的行数;
8)判断所述断层是图像重复或图像缺失,在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的重建enface图上能够在断层以下的各行中找到一行L行,所述的L行必须是与断层处位于上面的那一行最大互相关系数为1的一行,当断层处位于上面的那一行以上的前五行与位于L行以上的前五行相对应行的最大互相关系数也均为1,则判断是图像重复,记录断层处位于下面的那一行和找到的L行,记录的断层处位于下面的那一行和找到的L行分别对应模板眼底组织体数据中的重复图像的第一幅和最后一幅,当找不到L行时,为图像缺失;
9)若步骤8)中判断断层为图像重复,则在X方向运动伪差矫正后眼底组织体数据的数据块中删除步骤8)中记录的重复图像的第一幅到最后一幅之间的图像,并求在X方向运动伪差矫正后并去除重复图像后的眼底组织体数据的重建enface图;
10)若步骤8)中判断断层为图像缺失,则将采集的眼底组织体数据中K个位置的慢轴扫描图和经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,分别以各自已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平;
11)把拉平的K个位置的扫描图作为模板图像,拉平的K个位置的重建图作为参考图像,以断层为垂直基准把K个参考图像分别分为左右两个部分参考图像,在模板图像中分别寻找与所述左右两部分参考图像互相关系数最大的位置,和移动到该最大位置需要移动的像素个数,左右两个部分参考图像需要移动的像素个数之差为缺失的图像个数,对K个位置求得的缺失的图像个数求平均,得到最终缺失的图像个数。
2.根据权利要求1所述的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,其特征在于,步骤2)、步骤6)和步骤9)所述的求眼底组织体数据的重建enface图,是通过将眼底组织体数据Z轴方向上的数据进行叠加平均,获得enface图像。
3.根据权利要求1所述的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,其特征在于,步骤10)所述的经过X方向运动伪差矫正并去除重复图像后的眼底组织体数据中K个位置的慢轴重建图,是通过对眼底组织体数据在慢轴方向抽取的相对应坐标的K个位置的Y-Z方向的图像获得的。
4.根据权利要求1所述的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,其特征在于,所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层,是依次通过对内界膜或者视网膜色素上皮层局部增强、形态学开运算分割以及边界定位来分割内界膜或视网膜色素上皮层。
5.根据权利要求1所述的一种眼底组织OCT图像运动伪差的矫正方法,其特征在于,步骤10)所述的以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平,是以已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中位置最低的点的Y坐标为标准,使所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层中其他点的Y坐标等于所述的位置最低点的Y坐标,且图像中非所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分的移动,是图像中非已分割的内界膜或视网膜色素上皮层的部分与所述的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层在X坐标相同的点沿Y轴相同方向也移动相同的距离,获得以各自的已分割的内界膜或视网膜色素上皮层为基准水平线拉平的图像。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106846277A (zh) * | 2017-02-16 | 2017-06-13 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置 |
WO2018055545A1 (en) * | 2016-09-23 | 2018-03-29 | International Business Machines Corporation | Prediction of age related macular degeneration by image reconstruction |
CN109730633A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-10 | 中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所 | 基于光学相干断层成像体扫描的脉络膜血管造影方法及设备 |
CN113040701A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 视微影像(河南)科技有限公司 | 一种三维眼动追踪系统及其追踪方法 |
CN113040701B (zh) * | 2021-03-11 | 2024-05-28 | 视微影像(河南)科技有限公司 | 一种三维眼动追踪系统及其追踪方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110267580A1 (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Characteristic image extraction method and ophthalmologic apparatus |
CN102397055A (zh) * | 2010-08-27 | 2012-04-04 | 佳能株式会社 | 眼科图像处理设备及其方法 |
CN102436651A (zh) * | 2011-08-25 | 2012-05-02 | 清华大学 | 视网膜oct体数据三维层状边界的提取方法及系统 |
US20130039557A1 (en) * | 2011-08-09 | 2013-02-14 | Optovue, Inc. | Motion correction and normalization of features in optical coherence tomography |
CN104146682A (zh) * | 2014-09-09 | 2014-11-19 | 中国医学科学院生物医学工程研究所 | 一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法 |
-
2015
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110267580A1 (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Characteristic image extraction method and ophthalmologic apparatus |
CN102397055A (zh) * | 2010-08-27 | 2012-04-04 | 佳能株式会社 | 眼科图像处理设备及其方法 |
US20130039557A1 (en) * | 2011-08-09 | 2013-02-14 | Optovue, Inc. | Motion correction and normalization of features in optical coherence tomography |
CN102436651A (zh) * | 2011-08-25 | 2012-05-02 | 清华大学 | 视网膜oct体数据三维层状边界的提取方法及系统 |
CN104146682A (zh) * | 2014-09-09 | 2014-11-19 | 中国医学科学院生物医学工程研究所 | 一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018055545A1 (en) * | 2016-09-23 | 2018-03-29 | International Business Machines Corporation | Prediction of age related macular degeneration by image reconstruction |
GB2568623A (en) * | 2016-09-23 | 2019-05-22 | Ibm | Prediction of age related macular degeneration by image reconstruction |
GB2568623B (en) * | 2016-09-23 | 2019-09-18 | Ibm | Prediction of age related macular degeneration by image reconstruction |
CN106846277A (zh) * | 2017-02-16 | 2017-06-13 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置 |
CN106846277B (zh) * | 2017-02-16 | 2020-03-20 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置 |
CN109730633A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-10 | 中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所 | 基于光学相干断层成像体扫描的脉络膜血管造影方法及设备 |
CN113040701A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 视微影像(河南)科技有限公司 | 一种三维眼动追踪系统及其追踪方法 |
CN113040701B (zh) * | 2021-03-11 | 2024-05-28 | 视微影像(河南)科技有限公司 | 一种三维眼动追踪系统及其追踪方法 |
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