CN111462156A - 获取角膜顶点的图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种获取角膜顶点的图像处理方法，采用高速连续采集n帧图像，合成一帧最小噪声的图像，通过图像二值化和blob分析获得潜在角膜反光区域，从而缩小需要进一步处理的区域,对潜在光斑区域进行灰度拉伸，双阈值二值化和blob分析，获得角膜顶点区域的灰度重心和光斑边界坐标,再以灰度顶点为中心，每隔一定角度向外拉射线获得射线上的灰度序列，然后通过对条射线组的灰度数据进行基于非线性最小二乘法的高斯拟合，可获得角膜顶点的亚像素坐标值，最后根据射线上灰度值在边界处的跳变，求得亚像素级坐标边界，该边界即为光斑的边缘,通过该方法获得的角膜顶点和光斑边界信息可结合其他装置获取的瞳孔中心位置等相关信息，求得眼睛Kappa角Alpha角等相关信息，为后续进一步眼屈光参数获得提供了可靠的基础数据。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种获取角膜顶点的图像处理方法。
背景技术
Kappa角是视轴与瞳孔轴之间的夹角，正常人一般为5°左右的正Kappa角，由于视轴是理论上的一条线，在临床上不能被直接测量。因此，各种仪器在测量Kappa角时均采用注视点在角膜上的映光点与瞳孔中心在角膜平面的距离来表示，即视线与瞳孔轴在角膜平面的角距。Kappa角的测量方法很多，较早期的测量方法主要有角膜映光法、视野计、同视机等，但这些方法的测量精度均很低。目前市场上使用的Kappa角测量方法主要有Orbsan II、Pantacam、Topolyzer、iTrace、OPD ScanIII、Galilei等，各种仪器中Kappa角的计算方法大致相同，都是以角膜注释映光点作为角膜顶点，再通过虹膜图像找到瞳孔中心，然后比较二者之间的偏差值。目前定位角膜映光点方法主要有Placido盘和Scheimpflug成像技术。Placido盘是采用投影环状光圈到角膜上，然后以角膜所反射的圆环的中心作为角膜顶点。这种方法的测量精度受限于圆环的直径尺寸，圆环直径越大，精度越低，并且无法真正投影到角膜顶点，当角膜顶点及其周围属于不规则形状时，圆环的中心和真实角膜顶点的偏差就会较大。而Scheimpflug成像技术是利用裂隙光垂直照射眼睛，侧面获取眼前节切面图像，从而得到角膜高度信息来确定角膜顶点，但由于该方法需要使用强光照射人眼，使得人眼很难固视定点，从而造成一定的检测误差。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种获取角膜顶点的图像处理方法，利用均匀圆形平行光照射眼睛，获取角膜映光图像，然后根据映光图像的特点，提取角膜顶点。
本发明采用的技术解决方案是：一种获取角膜顶点的图像处理方法，包括以下步骤：
(1)高速连续采集n帧图像序列，n≥3，将第n帧和第1帧图像进行减运算，计算图像是否有位移，采用连续采集方式确保图像没有位移；
(2)图像去噪：将坐标(x，y)处的所有图像序列进行排序，找出中间值作为该点处的灰度值，如果采集的帧数n为偶数，则选择中间两个值的平均值作为该点处灰度值。通过移动坐标点(x，y)，遍历整个图像，即可合成噪声最小的一帧图像；
(3)二值化求亮斑区域：二值化的关键问题是阈值Th的选取问题，该图像主要是由背景和亮斑区域构成，可采用直方图波峰波谷来确定阈值，也可采用整副图像的均值和方差的关系动态确定阈值，如下式所示：
Th＝w1*mean+w2*std；
其中mean和std分别代表整幅图像的均值和方差，w1和w2为系数，通过二值化可以大致分割出亮斑所在区域；
(4)Blob形状分析：经二值化处理后的图像，会有一些杂点，因此通过面积大小去除不可能的区域，从而提取潜在的亮斑区域；
(5)灰度拉伸：对潜在亮斑区域的灰度值进行归一化，即灰度拉伸，使得整体亮斑区域的平均灰度值达到预定的值；
(6)双阈值二值化：当平行光斑照射到角膜上时，由于角膜是凸面，根据反射定律，角膜顶点的反射光线会最强，因此会在图像上呈现一个最亮的圆斑，然后根据角膜曲率变化，灰度值渐渐降低，直到光斑边界，因此选择双阈值二值化，高阈值提取角膜最亮点，即顶点，低阈值提取平行光斑投影的形状，由于前一步已经做了灰度拉伸，使得亮斑区域平均灰度值达到理想值，因此阈值的选择方法可依据图像特征设置成固定值或在固定值的基础上增加适当的变量；
(7)Blob分析，再次进行blob处理，用以获得角膜顶点的灰度重心和光斑边界的具体位置；
(8)顶点拉射线获得对应灰度数据：以步骤(7)中求得的角膜顶点的灰度重心为中心，向外360°方向以一定角度间隔拉射线到光斑边界，要超出光斑边界适当像素长度，然后获得各条射线上对应的灰度值，角度间隔越小，代表采样精度越高，同时处理速度也越慢；
(9)数据分析获得亚像素级角膜顶点及光斑边界；
(10)输出亚像素级的角膜顶点和光斑边界坐标。
所述的步骤(1)具体为：
∑|f1(x,y)-fn(x,y)|<Tmax
或∑(f1(x,y)-fn(x,y))2<Tmax
其中f1(x,y)，fn(x,y)分别表示第1帧和第n帧图像中坐标为(x,y)处的像素值，绝对值和平方都是为了保证像素差为正值，Tmax为根据精度要求设置的阈值，该值越小，表示两幅图像的差别越小，如果该条件满足，表示图像序列没有位移，可以进行下一步，否则表示图像间有位移，该组图像不合格，需要重新进行第一步采集图像序列。
所述的步骤(9)数据分析获得亚像素级角膜顶点及光斑边界具体为：
a、光斑边界和未被照射的角膜理论上会有理想的阶梯边缘，即跳变，但由于光源、相机、噪声、漫反射等各种原因，使得理论上的阶跃边缘变成现实中的渐变阶跃，但通过拟合法对边缘过渡建立数学模型，然后对模型进行数学分析选取合适的灰度阈值，最后就可以获得亚像素的边缘位置；
b、从角膜顶点到光斑最外边界点，其灰度分布大致上会服从高斯分布，因此对该部分灰度序列用最小二乘法进行高斯函数拟合，求得的高斯函数的期望值即为精确的角膜顶点亚像素坐标，但如果拟合误差过大，说明该亮点不是角膜顶点。
所述的步骤(3)二值化求亮斑区域中，系数w1>0，w2>0。
所述的步骤(6)双阈值二值化中，所述的变量为最大灰度值、最小灰度值、方差。
所述的步骤a中建立数学模型为经典的双曲正切函数。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种获取角膜顶点的图像处理方法，包括以下步骤：高速连续采集n帧图像，合成一帧最小噪声的图像，通过图像二值化和blob分析获得潜在角膜反光区域(即光斑)，从而缩小需要进一步处理的区域,然后对潜在光斑区域进行灰度拉伸，双阈值二值化和blob分析，获得角膜顶点区域的灰度重心和光斑边界坐标,再以灰度顶点为中心，每隔一定角度向外拉射线获得射线上的灰度序列，然后通过对条射线组的灰度数据进行基于非线性最小二乘法的高斯拟合，可获得角膜顶点的亚像素坐标值，最后根据射线上灰度值在边界处的跳变，求得亚像素级坐标边界，该边界即为光斑的边缘,通过该方法获得的角膜顶点和光斑边界信息可结合其他装置获取的瞳孔中心位置等相关信息，求得眼睛Kappa角Alpha角等相关信息，为后续进一步眼屈光参数获得提供了可靠的基础数据。
附图说明
图1是角膜顶点获取的图像处理算法流程图。
图2是步骤(8)顶点拉射线图像和获得对应灰度数据的图。
图3是步骤(9)通过拟合法对边缘过渡建立双曲正切函数学模型。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，本发明实施例是为了使本领域的技术人员能够更好地理解本发明，但并不对本发明进行任何限制。
(1)：控制相机高速连续采集n帧图像序列，n≥3，将第n帧和第1帧图像进行减运算，计算图像是否有位移，因为用该方法计算角膜顶点，需要图像尽量清晰，没有由于眼睛运到造成的拖尾现象，因此采用连续采集方式确保图像没有位移。例如：
∑|f1(x,y)-fn(x,y)|<Tmax
或∑(f1(x,y)-fn(x,y))2<Tmax
其中f1(x,y)，fn(x,y)分别表示第1帧和第n帧图像中坐标为(x,y)处的像素值，绝对值和平方都是为了保证像素差为正值。Tmax为根据精度要求设置的阈值，该值越小，表示两幅图像的差别越小。如果该条件满足，表示图像序列没有位移，可以进行下一步，否则表示图像间有位移，该组图像不合格，需要重新进行第一步采集图像序列。
(2)图像去噪，将坐标(x，y)处的所有图像序列进行排序，找出中间值作为该点处的灰度值，如果采集的帧数n为偶数，则选择中间两个值的平均值作为该点处灰度值。通过移动坐标点(x，y)，遍历整个图像，即可合成噪声最小的一帧图像。
(3)二值化求亮斑区域。二值化的关键问题是阈值Th的选取问题，该图像主要是由背景和亮斑区域构成，可采用直方图波峰波谷来确定阈值，也可采用整副图像的均值和方差的关系动态确定阈值，如下式所示：
Th＝w1*mean+w2*std；
其中mean和std分别代表整幅图像的均值和方差，w1和w2为系数，这里建议w1>0，w2>0，具体值根据系统在可能的各种环境光下所采集回的图像进行统计分析，得到经验值。通过二值化可以大致分割出亮斑所在区域，由于拍摄环境的不同或环境光的改变，会造成背景的灰度改变，因此，此类方法有时不能很精确的获得亮斑轮廓，精细轮廓会在后面进一步求得。
(4)Blob形状分析。经二值化处理后的图像，会有一些杂点，因此通过面积大小去除不可能的区域，从而提取潜在的亮斑区域。
(5)灰度拉伸，由于拍摄地点、外界环境光、拍摄角度等会有变换，即使轻微的光照变化，也有可能会对图像的灰度值产生较大的影响，因此需要对潜在亮斑区域的灰度值进行归一化，即灰度拉伸。使得整体亮斑区域的平均灰度值达到预定的值，为后续进一步的二值化打好基础。
(6)双阈值二值化，当平行光斑照射到角膜上时，由于角膜是凸面，根据反射定律，角膜顶点的反射光线会最强，因此会在图像上呈现一个最亮的圆斑，然后根据角膜曲率变化，灰度值渐渐降低，直到光斑边界。因此选择双阈值二值化，高阈值提取角膜最亮点(即顶点)，低阈值提取平行光斑投影的形状。由于前一步已经做了灰度拉伸，使得亮斑区域平均灰度值达到理想值，因此阈值的选择方法可依据图像特征设置成固定值或在固定值的基础上增加适当的变量(例如最大灰度值、最小灰度值、方差等，类似第三步中确定阈值的方法)。该处二值化的精度高于第三步中的。
(7)Blob分析，此处再次进行blob处理，用以获得角膜顶点的灰度重心，和光斑边界的具体位置。
(8)顶点拉射线获得对应灰度数据。
以第七步中求得的角膜顶点的灰度重心为中心，向外360°方向以一定角度间隔拉射线到光斑边界(如图2a所示)，要超出光斑边界适当像素长度，然后获得各条射线上对应的灰度值，如下图2b所示。角度间隔越小，代表采样精度越高，同时处理速度也越慢。图2b中横坐标代表射线上的点到顶点的距离，纵坐标代表像素灰度值。可以看到曲线的末端有跳变，并趋于平缓，该跳变代表光斑经角膜反射后的边界。
(9)数据分析
根据成像原理及第8步中获取的数据特点，可知角膜顶点的图像灰度值最高，然后逐渐降低，直到光斑边界。
A)光斑边界和未被照射的角膜理论上会有理想的阶梯边缘(即跳变)，但由于光源、相机、噪声、漫反射等各种原因，使得理论上的阶跃边缘变成现实中的渐变阶跃，但通过拟合法对边缘过渡建立数学模型，然后对模型进行数学分析选取合适的灰度阈值，最后就可以获得亚像素的边缘位置。拟合函数的模型可以选择经典的双曲正切函数，如图3所示，其中红色圆点即为亚像素级别的边界位置。
B)从角膜顶点到光斑最外边界点，其灰度分布大致上会服从高斯分布，因此对该部分灰度序列用最小二乘法进行高斯函数拟合，求得的高斯函数的期望值即为精确的角膜顶点亚像素坐标，但如果拟合误差过大，说明该亮点不是角膜顶点。
高斯函数属于非线性函数模型，所以不能像线性最小二乘法那样用求多元函数极值的办法来得到参数估计值，而需要采用非线性最小二乘法求得参数估计值。非线性最小二乘法是以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法。
(10)输出第九步所求得的亚像素级的角膜顶点和光斑边界坐标。
各位技术人员须知：虽然本发明已按照上述具体实施方式做了描述，但是本发明的发明思想并不仅限于此发明，任何运用本发明思想的改装，都将纳入本专利专利权保护范围内。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)高速连续采集n帧图像序列，n≥3，将第n帧和第1帧图像进行减运算，计算图像是否有位移，采用连续采集方式确保图像没有位移；
(2)图像去噪：将坐标(x，y)处的所有图像序列进行排序，找出中间值作为该点处的灰度值，如果采集的帧数n为偶数，则选择中间两个值的平均值作为该点处灰度值。通过移动坐标点(x，y)，遍历整个图像，即可合成噪声最小的一帧图像；
(3)二值化求亮斑区域：将噪声最小的一帧图二值化处理获得阈值Th，如下式所示：
Th＝w1*mean+w2*std；
其中mean和std分别代表整幅图像的均值和方差，w1和w2为系数，通过二值化可以大致分割出亮斑所在区域；
(4)Blob形状分析：将大致分割出亮斑所在区域通过面积大小去除不可能的区域，提取潜在的亮斑区域；
(5)灰度拉伸：对潜在亮斑区域的灰度值进行归一化，即灰度拉伸，使得整体亮斑区域的平均灰度值达到预定的值；
(6)双阈值二值化：选择双阈值二值化，高阈值提取角膜最亮点，即顶点，低阈值提取平行光斑投影的形状，阈值的选择方法可依据图像特征设置成固定值或在固定值的基础上增加适当的变量；
(7)Blob分析，再次进行blob处理，用以获得角膜顶点的灰度重心和光斑边界的具体位置；
(8)顶点拉射线获得对应灰度数据：以步骤(7)中求得的角膜顶点的灰度重心为中心，向外360°方向以一定角度间隔拉射线到光斑边界，要超出光斑边界适当像素长度，然后获得各条射线上对应的灰度值；
(9)数据分析获得亚像素级角膜顶点及光斑边界；
(10)输出亚像素级的角膜顶点和光斑边界坐标。
2.根据权利要求1所述的获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体为：
∑|f1(x,y)-fn(x,y)|<Tmax
或∑(f1(x,y)-fn(x,y))2<Tmax
其中f1(x,y)，fn(x,y)分别表示第1帧和第n帧图像中坐标为(x,y)处的像素值，Tmax值越小，表示两幅图像的差别越小，如果该条件满足，表示图像序列没有位移，可以进行下一步，否则表示图像间有位移，该组图像不合格，需要重新进行第一步采集图像序列。
3.根据权利要求1所述的获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤(9)数据分析获得亚像素级角膜顶点及光斑边界具体为：
a、通过拟合法对边缘过渡建立数学模型，然后对模型进行数学分析选取合适的灰度阈值，最后就可以获得亚像素的边缘位置；
b、对角膜顶点到光斑最外边界点部分灰度序列用最小二乘法进行高斯函数拟合，求得的高斯函数的期望值即为精确的角膜顶点亚像素坐标。
4.根据权利要求1所述的获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤(3)二值化求亮斑区域中，系数w1>0，w2>0。
5.根据权利要求1所述的获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤(6)双阈值二值化中，所述的变量为最大灰度值、最小灰度值、方差。
6.根据权利要求3所述的获取角膜顶点的图像处理方法，其特征在于，所述的步骤a中建立数学模型为经典的双曲正切函数。
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