[发明专利]一种Placido环图像形态变化识别方法

摘要

本发明涉及一种Placido环图像形态变化识别算法，包括步骤有：第一步，对输入的图像定位Placido环中心；第二步，以Placido环中心为圆心，极坐标展开图像：第三步，二值化极坐标图像：第四步，butterworth滤波，得到圆环的初步边界：第五步，形态学滤波，得到无睫毛干扰的区域：第六步，以无睫毛区域为基础，判断计算出含睫毛区域的范围：第七步，分别判断有睫毛和无睫毛区域的圆环扭曲破裂情况,得到泪膜的破裂情况。本发明方法大大提高了对Placido环形态变化的识别，提高了泪膜破裂时间测量的准确度，为干眼症的诊断及治疗提供科学依据。

主权项

1.一种Placido环图像形态变化识别算法，其特征在于包括如下步骤：第一步，对输入的图像定位Placido环中心；第二步，以Placido环中心为圆心，极坐标展开图像：以Placido环为圆心，分别计算极坐标下的像素对应原图像的像素位置，将环形图像转换成水平的平行线图像；第三步，二值化极坐标图像：自适应的计算每个像素点的二值化阈值，依次对图像进行二值化；第四步，butterworth滤波，得到圆环的初步边界：极坐标系下的黑白横纹，呈平行分布，计算出其变化频率，去除超过或低于一定频率之外的区域，得到的即为Placido环的分布区域；第五步，形态学滤波，得到无睫毛干扰的区域：具体步骤如下：(1)将Butterworth滤波后的图像横向划分为24个区域；(2)依次对这24个区域使用连通区域查找算法，去除长宽不符合标准的区域；(3)按中心位置依次排列这些区域；(4)去除距离太远或者太近的区域；(5)求出剩余区域的最小包围，即为无睫毛干扰的区域；第六步，以无睫毛区域为基础，判断计算出含睫毛区域的范围：具体步骤如下：(1)对上述第五步中所求的无睫毛区域，求得其Placido环的最大环数；(2)Placido环的最大环数以内，无睫毛区域之外，为睫毛区域的备选区域；(3)对于每个Placido环对应的条纹区域，找到睫毛备选区域临近的无睫毛区域，以此为基准得到睫毛区域的上下边界；第七步，分别判断有睫毛和无睫毛区域的圆环扭曲破裂情况,得到泪膜的破裂情况，具体步骤如下：(1)计算区域内各条纹的宽度信息；(2)对于无睫毛区域内，找到宽度变化未超过阈值的区域，即变形幅度未达到Placido环扭曲破裂的标准的区域，以此为基准，确定所有睫毛区域的变化幅度上限，变化幅度超过阈值的区域，即为泪膜破裂区域；(3)对于有睫毛的区域，判断变化幅度是否超过上述(2)步中确定的上限时，凹变化不计入其内，因为可能是睫毛带来的干扰，对于凸变化超过上限的，判定为泪膜破裂；(4)综合上述步骤(2)和步骤(3)中的泪膜破裂区域，得到最终结果，然后根据图片序列，得到整体的泪膜初次破裂时间和泪膜平均破裂时间。