CN114980800B - 屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

一种屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质，其中的方法包括：拍摄当前待测人眼的眼底图像，并获取眼底图像对应的屈光信息，眼底图像为多张(S10)；计算眼底图像的清晰度，根据计算到的清晰度生成眼底图像的清晰度序列(S20)；在已生成的清晰度序列中确认目标清晰度，获取目标清晰度对应眼底图像的屈光信息，目标清晰度为多个(S30)；根据获取到的屈光图形生成屈光矩阵，并通过屈光矩阵生成屈光图形(S40)。通过构建屈光图形计算方法，以屈光信息与清晰度的映射关系确定目标屈光信息形成屈光矩阵，可以在短时间内一次性对整个眼底区域的屈光信息测量操作，提高了测量效率与测量准确度。

Description

屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及屈光图形生成的技术领域，尤其涉及一种屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着青少年近视防控的需求增加，一种对周边视网膜屈光度测试的方法被提出。一般的验光仪只对人眼黄斑区域的屈光度进行测量，屈光地形图仪可以对人眼大视场眼底区域的屈光度进行测量。在之前的传统方法中采用检眼镜，通过人工对人眼的不同视角进行验光的方法来获取大视场眼底屈光信息。这种方法耗时耗力还只能获取水平方向和垂直方向眼底屈光分布，无法满足现有人眼检测的技术要求。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术采用检眼镜，通过人工对人眼的不同视角进行验光的方法来获取大视场眼底屈光信息的方式极耗时耗力，还只能获取水平方向和垂直方向眼底屈光分布，不能满足检测要求的技术问题。

具体地，本发明提供一种屈光图形生成方法、装置及计算机可读存储介质，所述屈光图形生成方法，包括以下内容：

获取多张眼底图像对应的屈光信息；

通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息。

可选地，所述通过所述屈光信息得出多个目标位置点的屈光信息的步骤，包括：

获取各目标位置点对应的目标清晰度；

确认所述目标清晰度对应眼底图像的屈光信息。

可选地，所述获取各目标位置点对应的目标清晰度的步骤之前，还包括：

基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度；

根据所述多个清晰度确定最优清晰度，作为目标清晰度。

可选地，所述基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度的步骤，包括：

以所述目标位置点为中心划定预设邻域范围；

根据所述邻域范围计算所述眼底图像的清晰度。

可选地，所述多个清晰度为清晰度序列。

可选地，所述根据所述多个清晰度确定最优清晰度的步骤包括：

对所述清晰度序列进行拟合，根据拟合结果确定所述目标清晰度。

可选地，确认所述清晰度序列中的离群点，并剔除所述离群点。

可选地，所述获取多张眼底图像为，在不同的屈光调节下进行。

可选地，所述屈光信息为屈光补偿值，或，所述屈光信息为将屈光补偿值通过函数处理后得出。

可选地，多张所述眼底图像分别对应不同的屈光补偿值。

可选地，通过屈光扫描的方式设定所述屈光调节的状态。

可选地，所述屈光扫描的范围包括固定扫描范围或动态扫描范围。

可选地，所述屈光扫描包括等间隔扫描和非等间隔扫描。

可选地，所述动态扫描范围基于待测人眼预先验证的屈光值设定。

可选地，所述通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息的步骤之后，还包括：

根据所述屈光信息生成屈光地形图。

可选地，所述屈光地形图包括：点位图、区块图、立体图、统计图、模拟视觉图及裸眼离焦曲线。

可选地，通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息的步骤之后，还包括：

以获取到的所述屈光图形生成屈光矩阵，根据所述屈光矩阵生成屈光地形图。

具体的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如上所述的屈光图形生成方法。

具体的，本发明还提供一种屈光图形生成装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如上所述的屈光图形生成方法。

与相关技术相比较，本发明的技术优势在于：通过构建屈光图形计算方法，以屈光信息与清晰度的映射关系确定目标屈光信息形成屈光矩阵，实现了短时间内一次性对整个眼底区域的屈光图形生成操作，提高了测量效率与测量准确度。

附图说明

图1本发明屈光图形生成方法第一实施例的流程示意图；

图2为屈光补偿值坐标向示意图；

图3为基于目标位置点的清晰度示意图；

图4为清晰度序列中目标清晰度确认示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例，详细阐述本发明的优势。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。

现有的验光仪只对人眼黄斑区域的屈光度进行测量，屈光地形图仪可以对人眼大视场眼底区域的屈光度进行测量。在之前的传统方法中采用检眼镜，通过人工对人眼的不同视角进行验光的方法来获取大视场眼底屈光信息。这种方法耗时耗力还只能获取水平方向和垂直方向眼底屈光分布，无法满足现有人眼检测的技术要求。

参照图1，图1为本发明屈光图形生成方法第一实施例的流程示意图，所述屈光图形生成方法应用于屈光地形图仪，所述屈光图形生成方法包括：

步骤S10，获取多张眼底图像对应的屈光信息；

根据当前的人眼检测需求，拍摄当前待测人眼的眼底图像，其中，在拍摄当前待测人眼的眼底图像时，可基于屈光地形图仪、眼底照相机或者与所述屈光地形图仪/眼底照相机连接的其他控制设备进行眼底图像的拍摄，根据拍摄到的眼底图像，获取所述眼底图像对应的屈光信息，在实际应用中，眼底图像在拍摄时，眼底照相机通过电机驱动调焦光学模组的相对位置移动，进行屈光调节后拍摄所述眼底图像，进一步的，所述调焦光学模组移动的距离对应着一定范围的屈光补偿值，即所述屈光扫描的范围包括固定扫描范围或动态扫描范围，在扫描时，所述屈光扫描包括等间隔扫描和非等间隔扫描。其屈光扫描范围的定义可基于待测患者预先验证的屈光信息，继而基于所述屈光信息设定所述眼底图像对应的动态屈光范围，所述动态扫描范围基于待测人眼预先验证的屈光值设定。

基于当前待测人眼检测到的屈光值，获取所述待测人眼的屈光值，以预基于所述屈光值设定所述眼底图像的拍摄阈值范围，即屈光扫描范围，所述屈光扫描范围可以是一固定范围，亦可以是一动态范围，以使得眼底照相机根据已设定的所述拍摄阈值范围，即屈光扫描范围拍摄所述眼底图像，如此，所述调教光学模组拍摄眼底图像的眼底屈光扫描是以等间隔的固定屈光率进行，或者以非屈光间隔的方式，在一定范围内执行所述眼底图像的拍摄操作，如此，基于拍摄到的所述眼底图像，所述眼底图像为多张。

因此，根据拍摄到的所述眼底图像，在获取所述眼底图像对应的屈光信息时，由于所述眼底图像在一定的屈光扫描范围拍摄得到，因此所述眼底图像对应的屈光信息可基于已设定的所述屈光扫描范围得出，如此，以所述眼底图像拍摄时对应的具体屈光扫描范围数值确认所述眼底图像对应的屈光信息。

其中，在通过屈光信息得出多个目标点的屈光信息时，需基于目标点位置的目标清晰度得出相关信息，即所述通过所述屈光信息得出多个目标位置点的屈光信息的步骤，包括：

获取各目标位置点对应的目标清晰度；

确认所述目标清晰度对应眼底图像的屈光信息。

根据当前拍摄到的眼底图像以及所述眼底图像对应的屈光信息，计算所述眼底图像的清晰度，其中，在计算所述眼底图像的清晰度时，可根据当前眼底图像的拍摄装置以及应用场景选择对应的计算方法以及计算参数，梯度、灰度方差或者熵函数等可以基于眼底图像计算对应清晰度的计算方式。另外，在计算所述眼底图像之前，基于当前拍摄所述眼底图像的屈光阈值范围，以及拍摄时间，需确认拍摄到的所述眼底图像是否需进行配准操作，若当前定义的屈光阈值范围所对应的屈光扫描过程时间较短时，其拍摄到的所述眼底图像相对于眼底的放大率变化较小时，可不进行所述眼底图像的图像配准操作，且可基于当前已设定的配准预设时间进行配准操作的判定。并且，基于屈光信息所得到的眼底图像，并基于眼底图像计算清晰度的有关技术内容，均属于本发明的保护范围。如此，根据计算到的所述眼底图像的清晰度，在所述眼底图像为多张的情况下，所述清晰度的数值亦为多个，如此，根据计算到的多个清晰度数值，生成基于所述眼底图像的清晰度序列，进一步的，所述清晰度序列中在包括多个清晰度的情况下，其清晰度序列的排列格式可基于当前拍摄所述眼底图像的屈光阈值范围的屈光补偿值的变化为顺序，且不同坐标下的排列顺序可能存在区别，坐标方向包括X、Y、Z三个方向，均对应有不同的屈光补偿值，其坐标定义信息可如图2所示，图2为屈光补偿值坐标向示意图。

其中，在计算所述眼底图像的清晰度时，可通过定义清晰点的方式为基准进行所述清晰度的计算，即所述获取各目标位置点对应的目标清晰度的步骤之前，还包括：

基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度；

根据所述多个清晰度确定最优清晰度，作为目标清晰度。

根据当前拍摄到的眼底图像，在计算所述眼底图像的清晰度时，需确认所述眼底图像计算清晰度的目标位置点。在确认所述目标为支点时，将拍摄到的所述眼底图像的维度MxN，并基于MxN维度的矩阵选择计算清晰度的目标位置点，其目标位置点选择的方法可如下所述的方式进行选择：

a、所有的MxN个点作为目标位置点；

b、按照恒定的间隔数选择位置点，例如横向和纵向每隔10选择一目标位置点；

c、在二维矩阵中非等间隔地选择若干个点作为目标位置点。

如上所述，基于当前在眼底图像中选择的目标位置点，由于所述眼底图像以MxN维度的矩阵为基准，因此所选择的每一位置点，都具备在MxN矩阵对应的坐标，其目标位置点的坐标可定义为（x,y）；如此，根据当前已确认的眼底图像的目标位置点，在眼底图像具备多个的情况下，从第1张到第Q张眼底图像，依次计算各张眼底图像基于所选择目标位置点的清晰度，具体实现为：第q张（q=1，2，…，Q）图片Iq，可以计算得到图像上基于目标位置点（x,y）的清晰度。清晰度采用图像处理领域的计算方法，如梯度、灰度方差、熵函数等，可以根据具体的装置和应用场景选择合适的计算方法和计算参数。

由于眼底图像的数据过大，考虑到清晰度计算的效率，可基于已确认的目标位置点划定清晰度计算范围以提高清晰度计算效率，即所述基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度的步骤，包括：

以所述目标位置点为中心划定预设邻域范围；

根据所述邻域范围计算所述眼底图像的清晰度。

根据当前已确定的基于各眼底图像的目标位置点（x，y），以所述目标位置点为中心选择合适的邻域范围，计算所述邻域范围内的清晰度，如此，该目标位置点的清晰度记为Cq(x, y)，基于邻域范围内清晰度的确认方式，可如图3所示，图3为基于目标位置点的清晰度示意图。

步骤S20，通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息。

根据当前已计算出清晰度的眼底图像，以所述清晰度形成的清晰度序列，确认所述清晰度序列中最优清晰度，最优清晰度可定义为最大值或者最佳清晰度等，可定义为目标清晰度。如此，在当前拍摄到的眼底图像中，Q张眼底图像中，在目标位置点（x，y）点计算到的清晰度是有区别的，在当前眼底图像具备对应的屈光信息的情况下，会存在某个最优清晰度，即目标清晰度，该目标清晰度的计算方法可确认Q个眼底图像中目标位置点的清晰度的最大值，以此定义为目标清晰度，进一步的，由于不同方位具备多个清晰度序列，因而基于最优清晰度定义的目标清晰度也具备多个，即所述目标清晰度为多个，其中，所述目标清晰度的确认方式可如图4所示，图4为清晰度序列中目标清晰度确认示意图。另外，由于拍摄到的所述眼底图像在拍摄时会受到光学噪声、电子噪声和软件处理等诸多因素的影响，而出现一定的扰动，可基于所述清晰度序列进行拟合操作，根据拟合的拟合结果自所述清晰度序列中确认所述目标清晰度。即在所述多个清晰度中确定最优清晰度的步骤包括：

对所述清晰度序列进行拟合，根据拟合结果确定所述目标清晰度。

另外，基于当前图像中每个像素点的清晰度确认，考虑到受试者在检测过程中可能存在眨眼的情况，眨眼导致的图像会出现异常，即由于患者眨眼、眼皮下搭等现象会导致部分眼底图像计算到的清晰度会明显偏离于整个眼底图像的清晰度趋势，如此，考虑到整个眼底图像的清晰度数值，基于当前清晰度生成的清晰度序列中，需剔除所述清晰度序列中的离群点；或者在所述清晰度序列中的清晰度大部分异常的情况下，即多个清晰度都为离群点时，可只选择所述清晰度序列中的部分清晰度数据形成新的清晰度序列，继而通过已生成的新的清晰度序列确认目标清晰度。

由于屈光扫描过程中，患者眨眼、眼皮下搭等现象会导致部分眼底图像计算到的清晰度会明显偏离于整个眼底图像的清晰度趋势，如此，考虑到整个眼底图像的清晰度数值，基于当前清晰度生成的清晰度序列中，需剔除所述清晰度序列中的离群点；或者在所述清晰度序列中的清晰度大部分异常的情况下，即多个清晰度都为离群点时，可只选择所述清晰度序列中的部分清晰度数据形成新的清晰度序列，继而通过已生成的新的清晰度序列确认目标清晰度。

在所述清晰度序列中所确认的离群点操作，其确认方式可通过所述清晰度序列中的各清晰度数值与预设数值的比对进行确认，即在确认所述清晰度大于所述预设数值时，确认所述清晰度数值无异常；在确认所述清晰度均值小于所述预设数值时，确认所述清晰度的数值为离群点，自所述清晰度序列中剔除所述清晰度。根据如上所述的清晰度序列中剔除离群点的操作，以剔除离群点的清晰度序列定义为向量Q’，以一多项式函数去拟合向量Q’，根据拟合结果确认所述清晰度序列中的目标清晰度，即清晰度的最大值Gmax，清晰度最大时对应的眼底图像定义为编号nmax，且对应所述清晰度对应目标位置点的屈光补偿值定义为Dx,y，且Dx,y= （nmax -30）* 0.1。

如此，基于当前眼底图像所确认的目标位置点（x，y）计算到的清晰度序列，在所述清晰度序列确认的目标清晰度后，确认所述目标清晰度对应眼底图像的屈光信息，即所述屈光信息即为目标清晰度对应眼底图像在拍摄时的屈光信息，另外，所述屈光信息亦可定义为屈光补偿值，可通过屈光补偿值经过取反、线性变换或者其他某种函数处理后的数值定义为屈光信息，进一步的，所述屈光信息亦可定义为基于眼底图像的眼底数据，例如视力数值、屈光数值等等，而涉及眼底图像的清晰度所确认眼底图像的图像应用数据的技术内容均属于本发明的保护范围。

根据获取到的屈光信息，以所述屈光信息生成屈光矩阵，所述屈光矩阵在生成操作中，可基于预设的矩阵格式将所述屈光信息生成屈光地形图，并基于屈光地形图的表现形式，形成点位图、区块图、立体图、统计图、模拟视觉图及裸眼离焦曲线等内容，而基于获取到的屈光信息，还可将获取到的所述屈光信息生成屈光矩阵，根据所述屈光矩阵生成屈光图形。根据获取到的屈光信息，将所述屈光信息以预设格式写入至预设矩阵，所述矩阵定义为一按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。基于本实施例公开的预设矩阵，需基于现有的矩阵定义变形后形成预设矩阵，其变形操作可通过相关技术人员进行设置以便写入所述屈光信息。

进一步的，基于特定的临床应用需求，屈光矩阵可以进行二次数值运算，并进行图形化显示。数值运算的典型应用有：

进一步的，基于特定的临床应用需求，屈光矩阵可以进行二次数值运算，并进行图形化显示。数值运算的典型应用有：

基于屈光信息矩阵，以屈光信息得出屈光补偿值的矩阵，进行取反操作，可以得到各个位置点的绝对屈光值为了研究周边屈光相比于中心屈光的变化，可以先计算中心屈光的均值，然后再将整个屈光矩阵减去均值，即可以得到周边相比于中心的变化。将以D为单位的屈光信息，转化为以配镜度数为单位的数值，确认当前屈光地形图的地形图类型，所述地形图类型包括点位图、区块图、立体图、统计图及模拟视觉图；如此，根据已确认的所述地形图类型，执行根据所述图像以及对应的屈光补偿值地图生成屈光地形图的步骤。在实际应用中，不同的地形图类型的表现形式存在区别，其具体的内容可如下所示：

点位图（fov-raw）：提供10°，20°，30°，40°视场角和各方位点对应的位点屈光值与黄斑位置屈光值的差值。

区块图（grid-mean）：将点位图平均划分为8*8个区块，数字值代表各区块内屈光度的平均值。

立体图（3d-color）：将点位屈光值进行3D形态的转换，3D图的XY方向与前两幅图一致，横坐标为右眼，左眼颞侧--鼻侧（Nasal--Temporal），纵坐标为下方--上方（Inferior--Superior）。每个点的值代表当前位置的离焦值，即与黄斑的屈光度差值，以黄斑处的屈光度值作为0基准，其他位置与黄斑作差值，其中“+”表示屈光度大于黄斑位置，“-”表示屈光度小于黄斑位置。

统计（statistics）：如图4所示，根据屈光地形图数据进行不同眼底区域的统计计算参数，其中TRDV为总区域的平均离焦值，代表立体图中曲面偏离水平面的平均值。RDV-15，RDV-30，RDV-45代表距离黄斑不同范围内的平均离焦值，RDV-S，RDV-N，RDV-I，RDV-T代表了上方、鼻侧、下方、颞侧不同象限的平均离焦值。

模拟视觉图（visual）：根据屈光地形图数据模拟眼睛不同位置看实际景物的清晰度。认为黄斑位置是清晰的，用每个位置与黄斑的绝对差值作为清晰度的衡量标准，绝对差值越大，越模糊，绝对差值越小，越清晰。这里采用平滑滤波来实现这种局部模糊操作，每个位置的滤波系数与其对应的绝对差值有关，绝对差值越大，滤波系数越大。

裸眼离焦曲线（naked-eye）：计算15°，30°，45°位置与黄斑的屈光度差值，差值为“+”则是远视性离焦，即离焦曲线在眼球外侧，差值为“-”则是近视性离焦，则离焦曲线在眼球内测。

此外，还包括佩戴镜片时的模拟曲线图，如下所示：

戴普通眼镜时的离焦曲线frame-glass：以裸眼为参考，模拟戴眼镜时的离焦曲线。戴眼镜会增强原始性离焦程度，即离焦曲面曲率变小，偏离眼球表面更远。

戴ok镜时的离焦曲线ok-glass：经过佩戴ok镜，离焦曲面与眼球表面重回。

在本实施例中，通过构建屈光图形计算方法，以屈光信息与清晰度的映射关系确定目标屈光信息形成屈光矩阵，实现了短时间内一次性对整个眼底区域的屈光信息测量操作，提高了测量效率与测量准确度。

本发明的另一发明在于，提供一种屈光图形生成装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如上所述屈光测量方法实施例的技术内容；

本发明的另一发明在于，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如上所述屈光测量方法实施例的技术内容。

应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (15)

1.一种屈光图形生成方法，其中，所述屈光图形生成方法包括以下步骤：

获取多张眼底图像对应的屈光信息；

通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息；

以获取到的屈光图形生成屈光矩阵，根据所述屈光矩阵生成屈光地形图；

所述通过所述屈光信息得出眼底多个目标位置点的屈光信息的步骤，包括：

基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度；

根据所述多个清晰度确定最优清晰度，作为目标清晰度；

获取各目标位置点对应的目标清晰度；

确认所述目标清晰度对应眼底图像的屈光信息。

2.如权利要求1所述的屈光图形生成方法，其中，所述基于选定的所述目标位置点，计算所述多张眼底图像相应的多个清晰度的步骤，包括：

以所述目标位置点为中心划定预设邻域范围；

根据所述邻域范围计算所述眼底图像的清晰度。

3.如权利要求1所述的屈光图形生成方法，其中，所述多个清晰度为清晰度序列。

4.如权利要求3所述的屈光图形生成方法，其中，所述根据所述多个清晰度确定最优清晰度的步骤包括：

对所述清晰度序列进行拟合，根据拟合结果确定所述目标清晰度。

5.如权利要求3所述的屈光图形生成方法，其中，确认所述清晰度序列中的离群点，并剔除所述离群点。

6.如权利要求1所述的屈光图形生成方法，其中，所述获取多张眼底图像为，在不同的屈光调节下进行。

7.如权利要求6所述的屈光图形生成方法，其中，所述屈光信息为屈光补偿值，或，所述屈光信息为将屈光补偿值通过函数处理后得出。

8.如权利要求7所述的屈光图形生成方法，其中，多张所述眼底图像分别对应不同的屈光补偿值。

9.如权利要求6所述的屈光图形生成方法，其中，通过屈光扫描的方式设定所述屈光调节的状态。

10.如权利要求9所述的屈光图形生成方法，其中，所述屈光扫描的范围包括固定扫描范围或动态扫描范围。

11.如权利要求9所述的屈光图形生成方法，其中，所述屈光扫描包括等间隔扫描和非等间隔扫描。

12.如权利要求10所述的屈光图形生成方法，其中，所述动态扫描范围基于待测人眼预先验证的屈光值设定。

13.如权利要求1所述的屈光图形生成方法，其中，所述屈光地形图包括：点位图、区块图、立体图、统计图、模拟视觉图及裸眼离焦曲线。

14.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如权利要求1-13任一项所述的屈光图形生成方法。

15.一种屈光图形生成装置，其中，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的屈光图形生成程序，所述屈光图形生成程序在被执行时实现如权利要求1-13任一项所述的屈光图形生成方法。

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