[发明专利]实时的泪膜破裂检测方法、计算机可读存储介质和装置

权利要求书

1.一种实时的泪膜破裂检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、采集被测者的带有placido网格的人眼图像，根据所述人眼图像判断当前是否眨眼，并至少获取当次眨眼之后眼睛睁开到最大时到下次眨眼之前的多帧人眼图像；其中，所述placido网格包括多个同心圆和从所述placido网格的中心径向延伸的多个分割线，所述多个分割线和所述多个同心圆共同形成包括多个网格的网格阵列；

S2、识别所述多帧人眼图像的瞳孔中心，并提取网格线图，从所述网格线图获取网格线图的中心连通域和精确中心，然后平移所述网格线图使得所述网格线图的精确中心与预设中心重合，并判断人眼图像的瞳孔中心是否在中心连通域，如果人眼图像的瞳孔中心在中心连通域则进行步骤S3；

S3、根据所述多帧人眼图像中所述多个网格的连通域的变化情况，识别出符合预设的连通域变化条件的网格，并将其确定为所述多帧人眼图像中的睫毛遮挡区域；其中，所述睫毛遮挡区域包括睫毛及睫毛上的污染物对所述网格阵列造成的遮挡区域；

S4、针对所述多帧人眼图像中除睫毛遮挡区域之外的部分，根据多个网格的连通域的变化情况，识别出符合预设的连通域变化条件的网格，并将其确定为所述多帧人眼图像中的泪膜破裂区域；

S5、根据步骤S4的识别结果，获取如下信息中的一种或多种：所述多帧人眼图像中的泪膜破裂区域的数量、各泪膜破裂区域出现的次数、各泪膜破裂区域的平均破裂时间及各泪膜破裂区域首次出现的时间，以便利用所述信息进行干眼等级判断。

2.如权利要求1所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，所述多个同心圆等距分布，所述多个分割线等夹角均匀分布。

3.如权利要求2所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，所述识别出符合设定的连通域变化条件的网格，包括如下步骤：

A、在每两条分割线之间作角分线，遍历所述角分线与各同心圆的交点，如果存在两个交点满足：(1)两点属于同一连通域；(2)两点的距离超过设定径向尺寸，则判定属于该连通域的网格为所述符合预设的连通域变化条件的网格，优选的，所述设定径向尺寸为1.2-1.5倍单位网格径向尺寸；

B、在每两个相邻的同心圆之间作中间圆，遍历所述中间圆与各分割线的交点，如果存在两个交点满足：(1)两点属于同一连通域；(2)两点的幅角差超过设定幅角，则判定属于该连通域的网格为所述符合预设的连通域变化条件的网格，优选的，所述设定幅角为1.2-1.5倍单位幅角。

4.如权利要求1至3任一项所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，步骤S3中，多帧人眼图像为N帧人眼图像，取所述N帧人眼图像中的前M帧或中间M帧人眼图像进行睫毛遮挡区域的识别，步骤S4中，取所述N帧人眼图像中的前M帧或中间M帧人眼图像之后的图像帧进行泪膜破裂区域的识别，其中，N和M为正整数且N大于M。

5.如权利要求1至3任一项所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，步骤S2中，通过形态学操作识别所述多帧人眼图像的瞳孔中心，并通过高保真反差提取网格线图，基于所述瞳孔中心，对所述网格线图进行大半径的腐蚀膨胀、消除网格线以获取中心连通域和网格线图的精确中心。

6.如权利要求5所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，步骤S2中，对于每帧人眼图像，判断人眼图像的瞳孔中心是否在中心连通域，如果人眼图像的瞳孔中心不在中心连通域，则舍弃该帧人眼图像，继续分析下一帧人眼图像。

7.如权利要求1所述的泪膜破裂检测方法，其特征在于，步骤S5中，还对所述干眼等级采用不同的颜色或符号进行标记。