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      基于圖像處理技術(shù)的高魯棒性角膜曲率測量方法

      2022-08-02 06:36:34黃銘斌黃沃杰鄭伊玫丁文正
      關(guān)鍵詞:噪點瞳孔曲率

      黃銘斌,陳 隆,黃沃杰,鄭伊玫,丁文正

      (1.佛山科學技術(shù)學院機電工程與自動化學院,廣東佛山 528225;2.佛山科學技術(shù)學院 物理與光電工程學院,廣東 佛山 528225)

      角膜是人眼結(jié)構(gòu)前端的透明組織,其屈光力占人眼屈光系統(tǒng)的80%以上[1],而角膜曲率半徑?jīng)Q定著屈光度的大小,通過測量角膜曲率半徑可以判斷人眼有無雜散光以及近視的情況,同時也為角膜屈光度矯正手術(shù)和驗配眼鏡提供科學的判斷依據(jù)[2-3]。

      目前研究最多的角膜曲率測量方法是:采用一組同心圓的LED 陣列作為發(fā)光光源,發(fā)射出來的均勻光束照射到角膜上,經(jīng)過角膜反射到成像系統(tǒng)中,被CCD 相機接收。根據(jù)像與像之間的幾何關(guān)系,便可計算出角膜曲率半徑[4-5]?,F(xiàn)有的角膜曲率測量系統(tǒng)采用的圖像處理方法基本都是直接對圖像進行圖像閾值分割處理[6-8]。在實際測量過程中,需要對人眼角膜最清晰的位置進行拍攝,對于眼睛小、睫毛長等不好處理的角膜圖像,無法較好地濾除瞳孔外的眼部結(jié)構(gòu)以及圖像中的噪點,這些噪點會影響系統(tǒng)對靶環(huán)像的擬合結(jié)果,導致系統(tǒng)的測量精度下降,其魯棒性都不是很高,并不具備市場運用價值。

      為解決上述問題,本文基于圖像處理技術(shù),提出了一種新的角膜圖像處理方法。該方法先對圖像進行歸一化處理,提高圖像的對比度,再利用閾值化處理求取瞳孔區(qū)域;對原始圖像采用大津法OSTU[9-10]對圖像進行二值化處理,減去瞳孔外部的最大連通區(qū)域,再對獲取的二值化圖像與瞳孔區(qū)域圖像求積,獲取只有靶環(huán)像的二值化圖像;最后采用了最小二乘法對靶環(huán)像進行擬合,求取橢圓的中心坐標、短軸、長軸和軸位角參數(shù),通過角膜曲率的計算原理,計算出角膜曲率半徑。該方法能較好地濾除圖像背景帶來的干擾,提高了系統(tǒng)的魯棒性,對于人眼查找及角膜曲率測算具有一定的應用價值。

      1 人眼角膜曲率測量系統(tǒng)及原理

      角膜曲率測量的原理[11]如圖1 所示,采用670 nm 的LED 燈陣列照射靶環(huán),使光束形成均勻的同心光環(huán)在角膜上成像,根據(jù)角膜中央曲面直徑大約4 mm 的位置近似一個球面透鏡原理[12-13],該同心光環(huán)會在角膜上成一個縮小正立的像,利用成像系統(tǒng)對角膜上的光環(huán)像進行捕捉,通過CCD 進行采集成像。由于獲得的圖像是一個眼睛的圖像,需要濾除眼睛,對瞳孔內(nèi)的光環(huán)進行提取,才可以對光環(huán)進行橢圓擬合。

      圖1 角膜測量系統(tǒng)及原理

      根據(jù)圖1b 所示的LED 靶環(huán)與角膜之間的幾何關(guān)系推導可得角膜曲率半徑的表達式為

      其中,R 為角膜曲率半徑,d 為角膜到靶環(huán)間的距離,y 為CCD 上像的高度,β 為成像系統(tǒng)的放大倍數(shù),H為靶環(huán)實際高度。靶環(huán)的高度H 是機械確定的標準參數(shù),角膜到靶環(huán)的距離d 可通過光學相干層析成像原理進行測量,成像系統(tǒng)的放大倍數(shù)β 可通過將標定板置于焦深內(nèi)進行測量,像的高度y 可通過對靶環(huán)進行最小二乘法擬合獲得。由于d 的測量數(shù)值和y 的測量數(shù)值對系統(tǒng)精度的影響都比較敏感,本文使用的系統(tǒng)對d 的測量是基于時域光學相干成像系統(tǒng),利用標準件的曲率半徑對d 的值進行校準,然后通過測量角膜的干涉信號的位置,實時對角膜曲率進行測量。

      圖1c 為該角膜曲率系統(tǒng)的靶環(huán)形狀,使用的是一個同心圓環(huán),y 的精度取決于圖像是否濾噪完全,光環(huán)的像能否完整的保留。在對光環(huán)進行擬合的過程中,如果角膜沒有散光,相機接收到的成像則是一個同心圓環(huán);而在有散光的情況下,相機接收到的成像將是一個同心的橢圓環(huán)。為了使擬合橢圓環(huán)的長軸、短軸和軸位角[14]等參數(shù)獲得較高的精度,利用這些參數(shù)精確計算角膜的散光情況,需要設計一套具有高魯棒性的圖像處理方法。

      如圖2 所示,對橢圓擬合需要提取同心光環(huán)的內(nèi)環(huán)和外環(huán),用最小二乘法分別對提取出的內(nèi)環(huán)與外環(huán)進行橢圓擬合,得到擬合系數(shù),并利用求得的系數(shù)分別計算長軸、短軸、橢圓中心坐標和軸位角。

      圖2 角膜橢圓擬合圖

      擬合的橢圓方程一般設為

      橢圓擬合的精確度用測量誤差的平方和來描述,誤差最小即擬合精度最高,誤差函數(shù)為

      根據(jù)極值定理,為求取誤差函數(shù)最小,則令各系數(shù)偏導為零,即

      通過計算得到

      根據(jù)式(5)可以求解a,b,c,d,e,f 這5 個系數(shù)的值,求出橢圓系數(shù)后,利用這些系數(shù)代入下式便可求出中心坐標(xc,yc)、短軸a、長軸b 和軸位角θ,再根據(jù)這4 個參數(shù)確定擬合的橢圓。

      上述方法用于擬合橢圓可以得到式(2)中所求參數(shù)的最優(yōu)解,根據(jù)靶環(huán)形狀,分別擬合內(nèi)環(huán)橢圓和外環(huán)橢圓,將計算出來的兩個短軸長度和兩個長軸長度取平均代入式(1)中,就可以精確計算出角膜的曲率半徑和散光軸位角。

      2 高魯棒性角膜圖像處理方法

      為準確提取出角膜上靶環(huán)的像,濾除背景帶來的干擾,提高系統(tǒng)的魯棒性,準確擬合靶環(huán)的像,本文提出了一種新的圖像處理方法來濾除背景,消除圖像噪點給靶環(huán)像擬合帶來的干擾。圖3 是擬合LED 靶環(huán)的圖像處理流程。該方法先利用式(6)對圖像進行歸一化處理,以提高圖像的對比度

      圖3 圖像處理流程圖

      其中,imgg 是歸一化的圖像,img 是一個x×y 個像素點的圖像,min(img)為圖像的最小值點,max(img)為圖像的最大值點。針對瞳孔的特點,選取閾值,對角膜圖像進行閾值化處理,提取出角膜中的瞳孔部分。為了獲得只有瞳孔的二值化,濾除瞳孔內(nèi)的靶環(huán)亮斑,對閾值化處理后的圖像進行閉運算處理,將瞳孔內(nèi)部以及外部的細縫填平,形成多個連通區(qū)域。然后通過求取圖像中的最大連通域,提取出只含瞳孔的二值化圖像。

      大津法全稱為OTSU-最大類間方差,是一種自適應的閾值確定方法,利用該方法對歸一化后的圖像進行閾值化處理,將靶環(huán)的像保留下來。利用閉運算處理,將瞳孔外面的部分連通起來,通過減最大連通區(qū)域濾除大部分的圖像噪點。處理后的圖像還可能會含有噪點無法濾除,通過將處理后的圖像與只含瞳孔的二值化圖像相乘,便可將瞳孔外部的噪點全部都濾除,而得到的靶環(huán)像可能會因為睫毛的原因而不夠圓滑,所以需要對圖像進行閉運算,將細孔填滿,最終得到完整的只含靶環(huán)像的圖像,最后對內(nèi)環(huán)和外環(huán)進行橢圓擬合。

      在對靶環(huán)像擬合橢圓時,需要再對處理后的圖像進行Y 方向的梯度求取主要輪廓,減少運算量,便于利用最小二乘法對提取出來的靶環(huán)的像進行橢圓擬合,求取內(nèi)、外環(huán)的中心坐標、長短軸以及軸位角,最后通過角膜曲率的原理計算出角膜曲率半徑以及散光情況。

      3 實驗結(jié)果分析

      在對眼球進行測量時,采集下來的圖像會有角膜以及眼睛結(jié)構(gòu)帶來的干擾,為了濾除這些干擾,精準提取出完整的靶環(huán)像,提高橢圓擬合的精度,本文利用搭建好的角膜曲率測量系統(tǒng),如圖4 所示,對采集下來的眼睛測量圖像進行處理。

      圖4 角膜曲率測量系統(tǒng)

      為了驗證算法的可行性,實驗對無散光人眼圖像進行采集,測試是否可以濾除角膜背景結(jié)構(gòu),精準提取出靶環(huán)的像。如圖5 所示,利用該方法對人眼圖像進行處理,可以較好地對瞳孔區(qū)域進行捕獲,并提取出只含靶環(huán)像的圖像,濾除角膜結(jié)構(gòu)帶來的干擾,實現(xiàn)對靶環(huán)的高精度擬合。

      圖5 圖像處理效果圖

      由于部分人的眼睛存在眼睛小、睫毛長的問題,在測量時眼球多動,這些不定性因素都會導致圖像噪點多,圖像模糊,以至于在進行橢圓擬合過程中,無法很好地對靶環(huán)進行擬合。利用該圖像處理方法可以很好地濾除這些問題帶來的干擾,有利于提高橢圓擬合的精度。圖6a 中采集的人眼瞳孔部位較為模糊,而且眼睫毛也較長,基本將整個角膜給擋住,在進行閾值化處理后,如圖6b 所示,因為睫毛的原因會導致圖中產(chǎn)生多個連通區(qū)域,通過閉運算處理,將大部分細微的噪點濾除,選取最大連通區(qū)域,得到完整的瞳孔區(qū)域如圖6c 所示,去除掉瞳孔外較多的噪點。利用大津法OTSU 得到眼球的二值化圖像,圖6d 中瞳孔外還存在小片的連通區(qū)域,通過減最大連通區(qū)域并無法將其濾除,通過使用與瞳孔求積,得到只含靶環(huán)像的圖,較好地濾除瞳孔以外的圖像噪點。最后對靶環(huán)像進行閉運算處理,得到較為完整的靶環(huán)圖像,如圖6e 所示。圖6f 為橢圓擬合后的圖像,結(jié)果表明,該方法可以很好地濾除靶環(huán)像外的所有噪點,具有較高的魯棒性,可以精確地對靶環(huán)內(nèi)環(huán)和外環(huán)進行擬合,對提高角膜曲率半徑的精度有較好的輔助作用。

      圖6 瑕疵眼球處理

      為驗證方法可以提高系統(tǒng)的擬合精度,實驗利用曲率半徑為8.005 mm 的標準件進行20 次測量,測量結(jié)果如表1 所示。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)可以得到,系統(tǒng)的誤差值為±2 μm,重復性精度遠高于國家計量規(guī)定的角膜曲率半徑±0.02 mm 的最小誤差,系統(tǒng)的平均值為8.002 9 mm,與標準值8.005 相差2.1 μm,該方法具有高精度的特點。

      表1 測量半徑約為8 mm 的20 組鋼球的曲率半徑mm

      4 結(jié)語

      為了解決現(xiàn)有角膜曲率測量方法的低適應性問題,本文提出了一種新的人眼角膜圖像處理方法。該方法是先對圖像進行歸一化處理,計算出圖像的最大連通區(qū)域,提取出瞳孔區(qū)域,再采用Otsu 大津法對圖像進行二值化處理,通過與瞳孔區(qū)域求積,較好地濾除瞳孔外所有的噪點。最后對圖像處理的結(jié)果圖用最小二乘法擬合同心光環(huán)的內(nèi)環(huán)和外環(huán),計算出橢圓的短軸和長軸,并推算出角膜的曲率半徑。利用該處理方法對圖像進行處理,可以很好地濾除角膜組織給予圖像帶來的干擾,對系統(tǒng)具有較高的魯棒性,可以精確提取靶環(huán),對靶環(huán)進行擬合;采用曲率半徑為8.005 mm 標準件進行實驗,實驗結(jié)果表明,本文提出的方法實現(xiàn)了系統(tǒng)誤差±2 μm,系統(tǒng)重復性良好,平均值為8.002 9 mm,比標準值小了2.1 μm,遠高于國家計量規(guī)定的角膜曲率半徑±0.02 mm 的最小誤差要求,具有較高的精度標準。該方法對角膜曲率測量儀器的研究具有重要的市場應用價值,對提高角膜曲率精度具有重要的意義,有利于推動眼科醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展,在圖像處理領(lǐng)域具有一定的參考價值。

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