CN1937951A

CN1937951A - 眼科眼睛评测系统中的边缘检测器

Info

Publication number: CN1937951A
Application number: CN 200580010061
Authority: CN
Inventors: 劳埃德·奥尔雷德
Original assignee: Bausch and Lomb Inc
Current assignee: Bausch and Lomb Inc
Priority date: 2004-03-30
Filing date: 2005-03-24
Publication date: 2007-03-28

Abstract

眼科眼睛评测系统(10)包括具有交替的明亮区和暗区的图案(12)。照明源(14)将图案(12)投射到患者眼睛(16)上。照相机(18)捕获从眼睛(16)反射的图案(12)的一个或者多个图像。存储器(20)连接到照相机(18)，用于存储反射图案的图像。边缘检测器(22)确定所存储的反射图案从明亮区转换至暗区的转换点。所述边缘被确定为所存储的最大强度级和最小强度级之间的50％点。

Description

眼科眼睛评测系统中的边缘检测器

本非临时申请根据37CFR1.78(a)(4)要求于2004年3月30日提交的临时申请序列号60/557,770的优先权。

发明领域

本发明涉及眼科眼睛评测系统，例如placido设备。尤其是，本发明涉及所述placido设备中的边缘检测以准确定位明亮区和暗区之间的转换点。

背景技术

placido设备在眼科技术领域中是公知的用于获取患者眼睛尤其是角膜的曲率数据的设备。标准的现有技术的placido设备包括将若干同心环的图案照射到患者眼睛。这些环通常为黑白交替的环。

从placido图案上的明亮区到暗区的转换点在理论上应当为阶梯函数，其从白色或者明亮区直接跳变到黑色或者暗区而其间没有过渡。

历史上通过患者角膜的反射而分析这些placido图像，并且相对于被投射到眼睛上的placido图案的placido图案的任何畸变可以表明患者眼睛曲率的异常。这些异常可以由医师人工观测或者可以通过诊断仪器自动评测这些placido图案。这些诊断仪器在本领域中是公知的并且很多公司提供这些仪器以评测患者眼睛。

当通过机器分析这些placido图案时，通常通过摄像机捕获这些图案。摄像机捕获从患者角膜反射的图像，然后具有适当软件的中央处理单元将从摄像机接收到的像素数据转换为对于医师有用的图表和图片。产生这些图表和图片的一个关键因素是确定placido图案的明亮区和暗区之间的边缘，即图案从明亮区到暗区转换的准确点。

如上所述，在理想条件下，所述转换应当始终在相同半径处发生并且产生阶梯函数。然而，由于存在各种因素，实际情况并非如此，这些因素包括制造误差，像素化误差，各种光学效应造成的拖尾效应，以及各种其他噪声因素。可能引入到系统中的其他附加误差可能包括照明变化，颜料变化，反射，以及传感器阵列。所述传感器阵列引入误差是因为各个像素并不进行相同的响应，因此将传感器噪声引入到所述系统中。最后，还存在高光溢出(blooming)，这是相邻像素之间的能量泄漏的情况。

现有技术中使用了从明亮区至暗区的转换时光强度的最大斜率估计来确定边缘。计算斜率包括计算图像上不同点之间的差值并且这些边缘点可能为噪声。这些最大斜率通常从由Hough变换形成的图形取得。使用最大斜率方法，因为噪声和毛刺峰值可能导致毛刺穿越点的误识别，现有技术常常产生识别错误。

因此，需要在确定从明亮区至暗区或从暗区到明亮区的转换时能够提供更加准确和精确的边缘检测的边缘检测技术。

附图简述

图1为根据本发明的眼科系统的部分方框图；

图2为从暗区至明亮区的通常转换获得的Hough变换数据的图形；

图3为使用现有技术的最大斜率方法获得的边缘值的直方图；以及

图4为使用根据本发明的系统获得的边缘值的直方图。

具体实施方式

图1中显示了根据本发明的眼科眼睛评测系统10。系统10包括具有交替的明亮区和暗区的图案12和与图案12关联的照明源14，其用于将图案12投射到患者眼睛16。至少一个照相机18相对于眼睛16放置以捕获从眼睛16反射的图案12的一个或者多个图像。存储器20连接到照相机18，用于存储反射的图案的图像。边缘检测器22确定所存储的反射图案从明亮区转换至暗区的转换点。所述边缘被确定为所存储的最大强度级和最小强度级之间的50％点。

优选的，存储器20和边缘检测器22形或中央处理器24的一部分。

尽管图案12显示为同心环的标准placido图案，但是图案12也可以形成为其他图案，例如2002年9月30日提交的名称为“Spider-Web Placido Pattern”的美国专利申请10/261,539中详细描述的蜘蛛网图案，其申请在此引用作为参考。并且，其他图案例如国际象棋盘图案等等也是公知的。所有这些图案在从明亮区至暗区或者从暗区至明亮区转换时具有相同的阶梯转换。

通过使用所描述的本发明的50％上升幅度技术，与现有技术的最大斜率方法相比可以获得更加准确的placido分析。使用最大斜率技术，获得的结果在正常的圆环上通常不平坦，使得结果不可用。为了比较两种方法的结果，通过模拟获得Hough变换图，如图2所示。图2中显示了从通常在26示出的暗区至通常在28示出的明亮区的转换。使用各种级别的传感器噪声、照明变化、像素化、光学模糊以及人为混乱进行模拟。图2中得到的边缘曲线具有与真实数据相似的特征。

所有上述曲线的原始边缘被指定为50个像素。对1000个曲线进行模拟，如同图2所示。使用最大斜率技术得到的边缘值的直方图在图3中所示。如图所示，所述边缘的平均值被确定为50.02个像素，其标准差或者误差为0.77个像素。

使用50％上升幅度技术进行边缘分析的图4中的直方图显示获得了49.89个像素的平均值，其标准差仅为0.27个像素。与使用斜率技术得到的标准差相比，可以看到其标准误差为50％上升幅度技术的大约3倍。

当使用50％上升幅度技术时，精度等同于插值曲线的精度。由于曲线被插值，误差量被减小。然而斜率方法涉及到对图像上不同点之间求差值。这些误差变成加性的，并且产生的边缘点可能为噪声。搜索最大斜率包括通过由此产生的斜率拟合某种曲线，因此产生更多误差。并且，由于本发明搜索50％的上升幅度，高点(plateau)和低点(floor)上的若干点可以用于获得光强度的准确校正，从而很大程度上减小测量噪声。这与使用斜率方法形成鲜明对比。每次斜率计算包含从两次测量中产生的组合的噪声效应，因此加倍了测量噪声。

因此，确定从明亮区至暗区或者从暗区至明亮区的边缘和转换仅是计算成为最小强度级的暗区的平均低点值和搜索明亮区的平均最大值或者最大强度级并且将转换点或者边缘确定为最大强度级和最小强度级之间差值的半程或者50％点的问题。

通常在实际应用中，本发明包括相对于眼睛放置的一个数码相机，其用于捕获从眼睛16反射的图案12的一个或者多个图像。所捕获的图像通常被捕获为像素阵列，其中各个像素捕获照明强度级，其中最大强度级对应于图案12的明亮区并且最小强度级对应于图案的暗区。然后边缘检测器22确定所存储的捕获图像从明亮区至暗区的转换点，其中边缘被确定为相邻像素的最大强度级和最小强度级之间的50％点。通常，这些像素优选地至少距离2个像素并且优选地距离不超过15个像素。

因此，本发明提供了更加准确的确定placido图案中从明亮区至暗区的阶梯函数转换之间的边缘的眼科眼睛评测系统。本领域技术人员可以很容易对本发明做出其他变换，并且这些变化应当被认为是在本发明的范围之内，例如使用不同类型的照相机、存储器和照明图案，以及将图案照射到患者眼睛上的不同方法。

Claims

1、一种眼科眼睛评测系统，包括：

具有交替的明亮区和暗区的图案；

与所述图案关联的照明源，用于将所述图案投射到患者眼睛上；

至少一个照相机，其相对于所述眼睛放置以捕获从所述眼睛反射的所述图案的一个或者多个图像；

存储器，其连接到所述照相机，用于存储所述反射的图案的图像；以及

边缘检测器，用于确定所存储的反射图案从明亮区转换至暗区的转换点，其中所述边缘被确定为所存储的最大强度级和最小强度级之间的50％点。

2、根据权利要求1所述的系统，其中，所述图案为placido图案。

3、根据权利要求1所述的系统，其中，所述图案为蜘蛛网状图案。

4、一种眼科眼睛评测系统，包括：

具有交替的明亮区和暗区的图案；

至少一个数码照相机，其相对于眼睛放置以捕获从所述眼睛反射的所述图案的一个或者多个图像，其中所捕获的图像被捕获为像素阵列，其中各个像素捕获照明强度级，最大强度级对应于所述图案的明亮区并且最小强度级对应于所述图案的暗区；

存储器，其连接到所述照相机，用于存储所捕获的图像；以及

边缘检测器，用于确定所存储的捕获图案从明亮区转换至暗区的转换点，其中所述边缘被确定为相邻像素的最大强度级和最小强度级之间的50％点。

5、根据权利要求4所述的系统，其中，所述图案为placido图案。

6、根据权利要求4所述的系统，其中，所述图案为蜘蛛网状图案。

7、根据权利要求4所述的系统，其中，所述最大和最小强度像素之间的距离至少为2个像素。

8、根据权利要求4所述的系统，其中，所述最大和最小强度像素之间的距离不超过15个像素。