JPS61268227A - 角膜形状の自動測定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、角膜上に投影された反射パターンの形状を自
動画像解析する角膜形状の自動形状測定装置に関するも
のである。

［従来の技術］ 角膜形状を測定する方法として、現在では、パターン投
影を行なうフォトケラメータを用いた角膜形状測定法が
広く普及し、さらにその自動解析システムの制作も試み
られるようになってきた（「日本コンタクトレンズ学会
誌」２０巻９号１１９〜１２４頁（１９８７）および２
２巻１号３６〜４０頁（１９８０）　　）。

しかし、たとえば角膜形状測定パターンとして同心円を
使うばあい、円周方向の傾きが測定できず、角膜全体の
３次元的な形状を定涙的に知ることはできない。

そこで本出願人は、さきに円周方向のスリットと該円周
り向のスリットと交差する半径方向のスリットを有する
フォトケラメータ用投影パターンを出願したく実願昭５
８−１０５０３３＠’）。

それを用いて全面の傾きを正確に知り、高精度で角膜形
状を数値によって近似させることができる。

［発明が解決しようとする問題点］ しかし、前記考案を含む従来技術では、角膜の形状の測
定結果をもとに、自動的に角膜の３次元形状計測を可能
にする角膜形状自動解析手段は開発されていない。その
理由として、一般に角膜形状は全面にわたって異なる曲
率をもつ非球面であり、その形状が正しく求められる画
像解析用の装置や解析手段が存在しなかったことがあげ
られる。

本発明は、前記の従来技術の問題点を解決し、投影パタ
ーンの入力画像を読取り、角膜形状を数値によって近似
的にあられす自動解析手段を提供するものである。

［問題点を解決するための手段］ 本発明の構成を第１図を用いて説明する。

（１）はフォトケラトメータ、（２）は人の（被写）角
膜、（３）はフォトケラトメータの投影パターンの角膜
による反射像を読みとるためのテレビカメラであるが、
フォトケラトメータの結像をいったん写真（１ａ）にと
って、それをテレビカメラ（３ａ）で写しだすようにし
てもよい。（４）は反射像のモニタ、（５）は画像解析
するパーソナルコンピュータ、（５１）は画像データを
２値化する閾値操作を含む適応２値化手段、（５２）は
画像データに含まれる周辺雑音を除去する手段、（５３
）は画像から投影パターンの交点となりうる点（以下「
交点群」という）を抽出する交点抽出手段、（５４）は
投影パターンの反射像の線図形の細線化を行なう手段、
（５５）は交点群の番号づけを行ない重心の座標値を決
定する手段、（５６）はこのようにしてえられた交点群
の重心と、もとの投影パターンの交点とを対応づけする
手段、（６）は（Ｓの手段によってえられた結果をもと
にして投影パターンの反射像から角膜の曲面形状を近似
する角膜形状決定手段、（ＩＩは角膜形状の断面を表示
する手段である。

［作　用］ 本発明の作用を第１図を用いて説明する。フォトケラト
スコープ（１）から投影パターンをとおして射出した光
は人の角膜（２）で反射しその結像がテレビカメラ（３
）に撮影される。なお、該結像はいったん写真（１ａ）
に写してからカメラ（３ａ）で再び撮影してもよい。撮
影された画像はデータとしてパーソナルコンピュータ（
５）で画像処理される。同図において、パーソナルコン
ピュータ（５）とＣＲＴディスプレイ（８）との間にあ
る矢印のやりとりは、本画像処理が随時人間との対話型
で行なわれることを示している。その結果角膜で反射さ
れた、必ずしももとの投影パターンと合致しない画像デ
ータの情報かえられる。この情報を処理することによっ
て反射された像ともとの投影パターンとを比較すること
が可能となり、数値解析により角膜の形状を知ることが
できるようになる。

［実施例コ １画像のとり込み フォトケラメータは、投影パターンを角膜上に投影し、
その反射像をテレセントリック光学系の結像面に置いた
写真装置またはテレビカメラで撮影または撮像するもの
である。第２図によってその光学系を説明する。

光源Ｏから発し、投影パターン上の１点（Ｐ）をとおる
光は角膜（ｃ）に投影され、種々の方向に反射される。

結像レンズ（シ）に入射する反射光のうち、光軸と平行
な光のみを通過させるために、結像レンズ（Ｌ）の後側
焦点位置にピンホール（Ｔ）が置いである。従って、投
影パターンから射出した光のうち光軸と２βｉの角度で
角膜に達した光が、光軸と平行な方向に反射し、レンズ
（［）によってフィルム（Ｆ）上に写像される。こうし
て角膜上の反射点の像がえられる。

フィルム（Ｆ）上でこの像点の位置Ｙｉ゛を測定すると
光学系の倍率Ｈから角膜上の反射点の実際の高さＹｉ（
＝Ｖｉ’／Ｈ）を知ることができる。

また、入射光と反射光との関係から、角膜上の反射点に
おける接線は、光軸と垂直な面に対してβｉの角度をな
していることがわかる。

したがって、投影パターンの反射像位置Ｙｉ。

を測定すると、角膜の反射面上の各反射点の位置Ｙｉと
傾きβｉがわかる。これによって、数学的手法を用いて
もとの形状に回帰することができる。

本発明では、投影パターンとして第３ａ図のとおり円周
方向のスリットと該円周方向のスリットと交差する放射
方向のスリットを有する投影パターン（実願昭５８−１
０５０３３４　）を使用している。

この投影パターンは、投影パターン上の位置と像面の位
置を点対点の対応としてとらえることができるところが
、従来の同心円からなるパターン（第４図）との大きな
違いである。すなわち、同心円状の投影パターンを用い
るときは、各円周方向のパターンが連続しているため投
影点（Ｐ）に対応する点が環状の投影パターンの反射像
上のいずれかの点にあることしか判明せず、その点が円
周上のどの反射点に対応するのかを同定することができ
ない。

第３ａ図の投影パターンではその反射像との点対点の対
応づけが可能なので、角膜上の反射点（０）（第２図）
における半径方向、円周方向の両方からなる接平面の傾
きを同時に知ることができる。

この２種類の傾きを考慮することにより、従来の方法で
は角膜の形状が半径ｒのみの関数として取り扱ってきた
ものが、（Ｘ、Ｙ）　　（あるいは（ｒ　、θ））の２
元の関数として取り扱うことができる。そのため、形状
近似法は、はるかに複雑になるが、えられた結果は、形
状を充分正確に再現できるようになる。

投影パターンの反射像は、つぎの２つの方法のどちらか
によって画像情報として記憶される。

第１の方法はオンライン入力方法である。この方法では
、投影パターンの反射像は、直接、計測用テレビカメラ
によってｌ会される。第２はオフライン入力方法である
。この方法では、投影パターンの反射像の写真画像がポ
ラロイドカメラによって撮影され、カメラ（計測・画像
用スキャナあるいは計測用テレビカメラ）によって読み
とられる。

このように第１または第２の方法で読みとられた画像は
、５１２Ｘ　５１２画素からなり、２５６階調でＡ／Ｄ
変換され、マイクロコンピュータのメモリに記憶される
。

■画像処理 取り込まれた画像は、解析処理される。その目的は、投
影パターンの反射像上の交点、すなわち第３ｂ図におけ
る点（Ｓ）を抽出し、交点（Ｓ）がちとの投影パターン
上のどの点の像であるか（どの点に対応するか）を決定
し、交点（Ｓ）と投影パターン上の対応点（Ｐ）との座
標のずれを認識し、のちの数値解析によって被写角膜の
曲面形状を求めることにある。

投影パターンの角膜での反射像には照明むらなどによる
シェーディング・雑音などのほかに角膜の曲面形状のゆ
がみからくる形状のゆがみが存在する。したがって、コ
ンピュータで必要な交点を自動的に抽出するためには、
シェーディング補正、パターンとの対応づけなどを迅速
かつ正確に行なう必要がある。

本システムのソフトウェアでは、以上の要求を満足させ
るために、対話型画像処理法を随所に用いている。以下
、各処理段階について、説明する。

（１）ＩＩ値操作を含む適応２値化 本画像処理で最終的に必要なデータは、投影パターンの
７オトケラトスコープ上の反射像の位置のみである。し
たがって反射像上の点がデータ点（画像処理に必要な点
をいう。以下同じ）であるか否かを判別すればよいわけ
である。そのため、えられた画像データを、ある閾値を
決めそれより濃い点は１、薄い点は０とする２値化を行
なえばよい。

ところが、照明むら、シェーディングなどにより、画像
の濃度が局所的に変化しているので、２値化に必要な閾
値は全画面で一定とすることができない（第５図）。

そこで投影パターンの反射像上の局所領域に注目し、そ
の部分での濃度平均値を用いてこれを閾値として２値化
を施せば、良好な２値画像かえられる（第６図）。この
操作を適応２値化という。扱う局所領域の画素数は、処
理速度、反射像の画質に応じて決められる。

ところが、局所平均をそのまま闇値として用いると、デ
ジタル処理特有の雑音が強調されることになる。そこで
本発明では、画像のコントラストに応じ、その局所平均
にざらにある値（加算量という）αを加えて閾値とし、
雑音を抑える方式を採用した。

この方式はコントラストの良い画像においては、大きい
値を用いることができるので、後述の細線化処理が不要
となり、処理速度の向上につながる。

一方、コントラストの低い画像では必要なデータまで消
去される慣れがあるため加算量αとして小さい値を用い
ると有効である。また、前記の適応２値化処理では、第
７図のように局所領域を９×９画素として局所平均を求
めたが、ある画素に対する閾値と、それに隣接した画素
に対する同値ではあまり差がないと考えられるので１本
発明においては計算時間を短縮するために９×９画素の
平均値を中心の１画素のみの閾値にするのではなく、そ
れに隣接する３×３の画素（第７図の斜線部分）に対す
る閾値とした。

（！Ｉ）周辺雑音除去処理 えられた画像データは、投影パターンの角膜上からの反
射像のほかに白眼の部分、まぶたなどの反射像からなっ
ている。これらすべての部分を処理すると非常に長時間
を費やすことになるので、周辺の雑音を除去する必要が
ある。

そこで本発明では必要な角膜部分のみを人間とコンピュ
ータとの対話型で取り出し、処理速度の向上をはかった
。

被測定物の曲率の違いにより、必要な画像全体の面積が
異なり、また測定状態によってはディスプレイ上での位
置が異なるため、この対話型除去領域指定方式は、処理
時間の点で有効な方法であるといえる。

投影パターン像の存在しない周辺雑音領域が画面上のど
の位置にくるかは、画像が入力された時点で決定される
。しかし、その位置は画像により異なり、コンピュータ
で画一的に除去すると必要なデータまで除去してしまう
慣れがある。

そこで、第８図のように人間が上下左右の除去すべき領
域をカーソルを移動することにより指示を行なう。同図
で斜線部分が除去領域である。また、第８図のように指
示された上下左右の移動位置より数式にあてはめて斜め
方向の切片すを決定し、画像の斜め外側の方向の除去領
域を決定する。その後、これらの除去領域にある２値デ
ータをづ゛べてクリアする。

第９ａ図にカーソルを移動して除去する領域を指定する
ルーチンを示す。このルーチンでえられるデータは、上
下左右からそれぞれ何画素分のデータ列が不要であるか
ということと、斜めの外側の方向のうちどこまでの部分
を残せばよいかという数値データである。前者では、第
８図に示すように、上方、右方が入力データ（破線位置
）により除去され、後者では゛対角方向のＹ＋Ｘ≧ｂの
領域において除去されることになる。このばあい、同図
で黒の部分は除去されないが、それでもかなりの不要な
部分が除去されると考えられる。第９ｂ図に上下の領域
の除去と、１行ごとに行なう左右および斜め方向の領域
の除去のルーチンを示す。

（至）交点抽出処理 交点抽出処理とは、２値化された投影パターン上の各画
素のうち、投影パターン上の交点を構成するひとかたま
りの画素（交点群）を抽出する処理である。第１０図に
おいて注目する画素（Ａ）の近傍８画素（隣接画素とい
う）について考える。

こで採用した交点抽出処理では、第１０図の８連結図に
おいて、線は１画素の幅しかもたな（Ａとすれば、ある
中心画素Ａが線上にあるばあい、周囲の８つの隣接画素
のうち、データ点（２値化された点のうち投影パターン
の反射像を構成する点をいう）は、たとえば１または２
画素である。ところが（Ａ）が交点であるならば、隣接
画素のうちデータ点はたとえば３または４画素であるは
ずである、という原理を用いる。このように交点である
か線であるかの判断の基準となる画素数（このばあい１
もしくは２または３もしくは４）を「スレッショールド
数」という。

第１１ａ図は、このようにして判断された線上の点およ
び交点を示す。第１１ｂ図はこのようにして判断された
線上の点や交点と判断されなかった点を示す。

第１２ａ図は交点抽出処理ルーチンである。

同ルーチンではスレッショールド数（同図でＴＨＲＥＳ
ＨＯＬＤと表示されている）をあらかじめ固定したうえ
、注目する“１画素ごとに隣接画素ひとつひとつにつき
データ点である画素数を数えていき、同図でＣＨＥＣＫ
と示された変数に加えていく。そうしてＣＨＥＣＫ≧Ｔ
ＨＲＥＳＨＯＬＤとなれば交点、そうでなければ交点で
ないと判断していく。

実際の手順では、第１２ｂ図のようにスレッショールド
数をまず８とおき、交点抽出処理を行なう。こうしてえ
られた画像データから人間が細線化の要・不要を判断す
る。要であれば細線化の段階に入るが、不要であればス
レッショールド数をへらして再び交点抽出処理を行なう
。

最終的に交点がうまく抽出できたと人間が判断すれば、
つぎの番号づけの段階に入るが、そうでないときは初め
の周辺雑音除去の段階での加算量αまたはスレッショー
ルド数を適宜変更するか、細線化を行なうかを人間が判
断して、よい結果がえられるまでこれらの処理をくり返
す。

（へ）細線化 （ト）の交点抽出処理で、実際上線幅が１画素だけの画
像をえるのは困難であるし、前述の方法で処理するとデ
ジタルノイズが強調されるだけのことが多い。実際には
、交点抽出処理で隣接画素のうちデータ点となるべき点
の数がたとえば８であるような交点が非常に多ければ、
人間が細線化処理を必要と判断することになる。

そのときは、細線化法を用いる。細線化処理は、その図
形の性質（隣接点との連結状態）を保ちながら、画素数
を減らしていく方法である。

すなわち、交点抽出を行なう際、あまりに線が太過ぎる
と、線上にある画素と交点上にある画素のそれぞれの周
囲に存在する画素の数に違いが生じなくなる。それでは
、交点か線かの区別をつけることができない。そのばあ
い、画像に何らかの処理を行なって交点と線との区別を
できる段階までもっていかなければならない。そこで、
２値化された画素よりなる図形の境界に面している点を
、近傍の状況を考慮しながら削つていくという方法でこ
れを実現した。

実際には細線化を行なうには各種の方法があるが、ここ
では第１３ａ〜１３ｈ図に示すような８連結のマスク・
パターンを用いて隣接する画素を削ってゆく方法を採用
した。同図でφ、φ′は１でもＯでもよい。

この方法は、同図のように３×３の画像部分の中心の点
（Ａ）がマスクパターンの条件に適合すれば（Ａ）を１
からＯに変えるのである。この条件を第１３ａへ１３ｈ
図のように全部で８パターン用意しておく。この８パタ
ーンのどれにも該当しないばあい、中心（Ａ）点を１と
して残し、他のばあいはＯとする。たとえば、第１３ａ
図のマスクを第１３ｉ図のように画面上で走査して条件
に適合した点を削ってゆくと、マスクの左側の点が削ら
れてゆくことになり、第１３ｔ１図のマスクを用いて第
１３ｉ図のように走査してゆくとマスクの左斜め下の点
を削ってゆくことになる。

このように第１３ａ〜１３ｈ図の８種のマスクを使用し
て、マスクの上下、左右、斜めの８方向からそれぞれ削
ってゆくことができる。この細線化によって、図形が１
画素ずつの連なりをもつ細線となる。

（Ｖ）番号づけ、交点座標決定 交点抽出処理が終了した段階では、抽出された交点を構
成する画素は、ただ交点であるという情報しかなく、ど
の点とどの点がまとまって、あるひとつの交点群に属し
ているのかという情報はない。そこで、（至）の交点抽
出処理のばあいと同じく８連結性を考慮して交点のつな
がりを求め、ひとつの交点群に同一の番号づけを行なう
。同じ交点群に属する画素は同じ番号が与えられる。し
たがってその番号がそのひとつの交点群を表わす。なお
、番号の絶対値は意味がない。

このようにして、ある番号のついたひとまとめの交点群
に関して、その中に属する画素の数とそれぞれのＸ座標
の和とＹ座標の和を求める。

最終的には、数値解析の段階でその交点群の重心、すな
わち投影パターンの反射像上の交点とみなされる点の座
標を決定する。

第１４図に番号づけ、交点座標決定を行なうルーチンを
示す。このルーチンでは、８連結図で、注目する交点の
隣接画素に交点がないとき、当該交点に新しい番号が与
えられる。隣接画素のなかにひとつだけ交点があるとき
はその交点と同じ番号が、２以上の交点があるときは、
それらまわりの交点に与えられているそれぞれの番号の
うち最も若い番号が与えられる。このようにして各交点
に与えられた番号について整理し、同じ交点群に属する
交点で違った番号が与えられているものがあれば、再び
統一するように番号を与えなおす。このようにして番号
づけが完了する。

い交点の対応づけ 交点の対応づけ処理は、もとの投影パターンの交点と、
投影パターンの７オトケラトスコープによる反射像の交
点との間の点対点の位置、対応関係を正しく求める処理
をいう。これが本発明の画像処理の大きな目的となる。

本画像処理で正確な結果かえられるか否かは、交点の対
応づけ処理で館記の位置・対応関係がどの程度もれなく
とれるかに依存する。ひとつの理想的な方法は、人間の
判断によって対応点を指示していくのと同じような方法
をコンピュータがとることである。すなわちデータ点の
ひとつひとつをコンピュータが拾っていければよい。し
かし、このような対応づけはコンピュータが最も不得手
とするパターン認識処理の一種である。小型計算機でで
きることは、ソフトウェアの性質上ある規則的な行動を
とることがせいぜいのところである。本発明ではこの対
応づけをコンピュータで行なわせるために、つぎのよう
な仮定をおくことにした。

仮定：現段階で処理される画像パターンは、理想球面に
投影された画像パターンと 大きくかけ離れることはない。

いいかえると、処理される画像パターン像（たとえば第
３ｂ図の像）は、円と直線との組み合わせからなり、も
との投影パターンと交点が入れ替わることはないという
仮定をする。この仮定のもとで、投影パターンのある代
表点、たとえば９点（中心点を含む）の位置を人間が特
定し、その位置を対話型処理でコンピュータに入力する
。これにより、画像パターンの大きさなど概略の形状が
コンピュータに認識される。

その結果、交点位置の予測が可能となり、その周辺を探
すことで、交点の対応づけを行なうことができる。

第１５ａ図のように投影パターンの反射像の中心点およ
びその周囲の代表点８点（ＰＩ、Ｑｌ、Ｒ２，Ｑ２など
）をコンピュータが識別して、第１５ｂ図のように各象
限ごとに処理を行なう。第１５ｂ図は、与えられた点（
Ｐｌ）　、（Ｒ２）　、（ｇ＋　）　、（ｇ２　）をと
おる、コンピュータの内部で仮想的に描かれた平面を示
す。ここでＰ＋　、Ｒ２は中心から点（Ｐ＋　）　、　
（Ｒ２）までの画素数、Ｌ＋　、Ｌ２はそれぞしくＰＩ
　’）から（０１）　、（Ｒ２）から（ｏ２）までの画
素数である。（ｈ　）　、’（Ｒ２）　、（ｇ＋　）、
（０２）で囲まれた扇形領域で、理想球面に投影された
パターンの反射像上の交点を、下の数式にもとづいてコ
ンピュータが想定する。この交点が実際の投影パターン
の反射像上の交点と対応づけられるので、以下この交点
を交点予測位置という。いまある方向ｋ（ｋ■Ｏ〜Ｎ−
１）が与えられる。Ｎは投影パターンの第１象限内の放
射線数に等しく、仮にＮ−１８とおく。第１５ｂ図にお
けるに方向での交点予測位置を（Ｐ）から（０）までの
間で探す。ここで、Ｒは中心から（Ｐ）点までの距離、
Ｌは（Ｐ）点から（ｇ）点までの距離であり、つぎの式
で与えられる。

Ｒ＝　（ｋＸＲｚ　＋（１８−ｋ）ＸＲ＋　）／１８し
−（ｋＸ　１２　＋（１ｇ−ｋ）　Ｘ　Ｌ＋　　）　／
１８さらにＬＡ＝Ｌ／ｍとおく。ｍは、投影パターンに
おけるＰ点、Ｑ点間の同心円の間隔数である。ここでは
ｍ−８としておく。したがって、ＬＡ−Ｌ／８ このようにして、Ｐ点からＬＡ、　２ＬＡ、　３ＬＡ。

・・・・・・、１４ＬＡまでステップを区切って、その
区切りに対応する交点予測位置の近傍に、実際の交点が
あるかどうかを探索する。

探索するとき、前記近傍の大きさく探索領域という）を
あらかじめ決定する必要がある。本実施例では、探索領
域を６段階にわけた。最も小さいものは、交点予測位置
にあるひとつの画素だけを、最も大きなものは交点予測
位置の上下左右６画素ずつのひし形の領域をとった。第
１５ｃ図は探索領域の一例であり、ひとつのマス目は１
画素をあられす。同図の数字は探索の順を示している。

実際に処理すべき手順はつぎのとおりとなる。

まず、処理すべき象限（第１〜第４）および探索領域の
大きさを決め、前述の行程で放射方向にごとに交点予測
位置を決め、対応する実際の交点を探す。これを全放射
方向、全象限について行ない、その結果を人間が判断評
価し、必要ならば探索領域の大きさを変え再び行なう。

このようにして交点の対応づけが完了し、曲面の形状決
定および形状表示の段階に移る。

■角膜形状決定および角膜形状表示 本実施例では、角膜形状決定も画像処理に使用したのと
同じコンピューターで行なった。

（１）角膜の３次元形状の近似 角膜の中心からの角膜の相対的な高さをｌとし、それに
垂直なＸ−Ｙ平面を考える。Ｚを次式のようにＸ、Ｙの
４次の多項式で近似的にあられし、角膜の点（Ｘ、Ｙ）
における、傾きの実測データと多項式の傾きとの差が最
小となるよう多項式の各項の係数ａ　　を最小自乗法に
より求めにす る。

ｋ−Ｏｋ＝０ ただし、ｋ−ｊ　−０のばあいすなわちａ　ｏ　ｏ　＝
　０ これによって角膜全体の３次元形状を知ることができる
。

（１）主径線決定 注目する断面方向を決定するために、強弱主径線方向を
用いる方法がある。弱主径線方向とは、角膜上の一定の
半径を持つ円上で曲率半径が最大となる方向で、強主径
線方向は最小となる方向として定義される。

本実施例では、計算上、中心から３．５ｍｍの位置で中
心から高さが最も小さな方向を弱主径線方向とし、弱主
径線方向と垂直な方向を強主径線方向とした。

なお、このときの高さの形状は、２４個の係数ａｌＬｊ
）のすべてを用いて行なっている。

（至）主径線断面表示 この方法は、角膜形状のある断面方向のみの微分値に注
目して角膜の断面近似を行なう方法である。この方法で
は、角膜の断面の形状を主径線方向に沿った１変数関数
（８−スプライン関数など）で近似させることができる
ので、（ｉ）のように角膜の３次元形状全体を多項式で
近似させる方法よりも精度がよい。

［株］形状の表示 以上の方法により求められた角膜全体形状および主径線
方向に沿った断面形状、ならびにそれらに伴う各種の数
値をＣＲＴディスプレイ（第１図の（８））上に表示し
た。またコンタクトレンズの８看状況を同じ画面上に表
示するようにして、コンタクトレンズの形状の設計に資
するようにした。

［発明の効果］ 本発明では、投影パターンの角膜からの反射像を画像解
析しうる手段を提供した結果、角膜全体の形状を高ｌ１
１度かつ自動的に測定することができるようになり、え
られた角膜の形状を数噴で近似することかによって、正
常な形状の角膜はもとより異常な形状の角膜に対しても
充分フィツトするコンタクトレンズを製作できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の構成を示す図である。第２図はフォ
トケラトスコープの原理を示す図である。第３ａ図は本
発明に用いた投影パターン、第３ｂ図は角膜による反射
像、第４図は同心円からなる投影パターンを示す図であ
る。第５図は適応２値化で閾値を一定とした例を示す図
、第６図は局所領域ごとに閾値を変えている例を示す図
、第７図は局所領域を示す図である。第８図は周辺雑音
除去の方法を示す図である。第９ａ図および第９ｂ図は
周辺雑音を除去するルーチンを示すフローチャートであ
る。第１０図は交点抽出処理を行なう領域を示す図、第
１１ａ図および第１１ｂ図は抽出されたおよび抽出され
なかった交点の例を示す図である。第１２ａ図および第
１２ｂ図はそれぞれ交点抽出処理のルーチンを示すフロ
ーチャートである。第１３ａ〜１３ｈ図は細線化を行な
うときのマスクパターンの条件、第１３ｉ図は走査方法
を示す図である。第１４図は番号づけのルーチンを示す
フローチャートである。 第１５ａ図および第１５ｔ１図は交点の対応づけを行な
う方法を説明する図、第１５ｃ図は対応すべき交点を検
索する領域の一例を示す図である。 （図面の主要符号） （１）：フォトケラトメータ （１ａ）　：写　真 （２３二角　膜 （３）：テレごカメラ （３ａ）：カメラ （５）：パーソナルコンピュータ （３］　：　ＣＲＴディスプレイ 特許出願人　東洋コンタクトレンズ株式会社代理人弁理
士　朝　日　奈　宗　太　ばか１名特許出願人　　東洋
コンタクトレンズ株式会社７１５ａ叉 ７１５ｂ図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １（ａ）角膜上に投影された投影パターンの角膜による
   反射像を読み取る手段、 （ｂ）読み取った画像信号を判別して２値化する手段、 （ｃ）２値化された画像において幅のある線図形を細線
   化する手段、 （ｄ）画像から投影パターンの交点となりうる点の群を
   抽出する手段、 （ｅ）抽出された投影パターンの交点となりうる点の群
   に属する画素をひとまとめにして同一の番号づけを行な
   い、該画素の数と座標値の和とを記録する手段、 （ｆ）投影パターンの交点となりうる点の群の重心を求
   め、もとの投影パターンの交点との対応づけを行なう手
   段、 （ｇ）このようにして対応づけられた投影パターンの反
   射像の交点の座標から角膜の曲面形状を決定する手段、
   および （ｈ）角膜の形状を表示する手段 からなる角膜形状の自動測定装置。