一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统，该确定方法包括：首先，对角膜地形图进行坐标转换，获得转换后的图像；然后，对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得同心圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；然后，将多个无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；最后，采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，并对圆心坐标点进行聚类，进而确定角膜地形图的同心圆环的圆心。本发明专利技术通过在极坐标系下的亚像素边缘检测，避免了边缘遮挡引起的误差，通过在笛卡尔坐标系下的过滤检测和聚类运算进一步提高了圆心确定的精度。

A method and system for determining the concentric circle center of corneal topographic map

The invention discloses a method and system for determining the concentric circle center of a corneal topographic map. The method includes: firstly, coordinate transformation of the corneal topographic map to obtain the converted image; secondly, sub-pixel edge detection of the converted image to obtain the corresponding curve of the concentric circle in the converted image; and filtering and checking the curve. Then, the interference-free curve segments are transformed from polar coordinate system to Cartesian coordinate system to obtain multiple interference-free arc segments. Finally, the three-point positioning method is used to determine the center coordinate points of each interference-free arc segment, and the center coordinate points are clustered to determine the center of the concentric circle of corneal topographic map. The method avoids the error caused by edge occlusion by sub-pixel edge detection in polar coordinate system, and further improves the accuracy of circle center determination by filtering detection and clustering operation in Cartesian coordinate system.

【技术实现步骤摘要】
一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统
本专利技术涉及角膜检查领域，特别涉及一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统。
技术介绍
基于Placido圆盘的角膜地形图复原过程中需要精确地定位黑白相间的同心圆环的圆心。目前都是用Hough变换或最小二乘法拟合圆等方法找到圆从而确定了整个圆环圆心。Hough变换法受参数空间离散化程度影响较大，而且需要指定半径的变化范围，最小二乘法拟合圆受边缘噪声影响大；而且现实图像获取过程中由于光斑以及眼睑线的存在，采集到的Placido盘图像中会对圆环边缘进行遮挡，影响了用Hough变换或最小二乘法拟合圆等方法的精度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统，以提高角膜地形图的同心圆环圆心确定的精度。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，所述圆心的确定方法包括如下步骤：将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像；对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，获得多个圆心坐标点；对多个所述圆心坐标点进行聚类，确定所述角膜地形图的同心圆环的圆心。可选的，所述对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线，具体包括：对所述转换后的图像进行双阈值定位，获得多个粗定位像素点；对多个所述粗定位像素点进行二项式差值，获得多个亚像素点；对多个所述亚像素点进行顺序连接，获得所述曲线。可选的，所述对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段，具体包括：对所述曲线上的点进行轮廓跟踪，连续获取N个有序点，将N个有序点的第1个点和第N个点之间的曲线段作为待测曲线段；判断N个所述有序点的在极坐标系中的横坐标值是否为递增序列；若否，确定所述待测曲线段为干扰曲线段；若是，确定所述待测曲线段为无干扰曲线段。可选的，所述对多个所述圆心坐标点进行聚类，获得角膜地形图的同心圆环的圆心，具体包括：利用密度聚类法对多个所述圆心坐标点进行聚类，获得角膜地形图的同心圆环的圆心。可选的，所述将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像，之前还包括：对所述角膜地形图进行灰度化处理，获得灰度化后的角膜地形图。一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定系统，所述圆心的确定系统包括：坐标转换模块，用于将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像；边缘检测模块，用于对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；过滤检测模块，用于对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；坐标逆转换模块，用于将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；弧线段圆心确定模块，用于采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，获得多个圆心坐标点；聚类模块，用于对多个所述圆心坐标点进行聚类，确定所述角膜地形图的同心圆环的圆心。可选的，所述边缘检测模块，具体包括：粗定位子模块，用于对所述转换后的图像进行双阈值定位，获得多个粗定位像素点；亚像素点拟获得子模块，用于对多个所述粗定位像素点进行二项式差值拟合，获得多个亚像素点；曲线获取子模块，用于对多个所述亚像素点进行顺序连接，获得所述曲线。可选的，所述过滤检测模块，具体包括：轮廓跟踪子模块，用于对所述曲线上的点进行轮廓跟踪，连续获取N个有序点，将N个有序点的第1个点和第N个点之间的曲线段作为待测曲线段；处理子模块，用于判断N个所述有序点的在极坐标系中的横坐标值是否为递增序列；若否，确定所述待测曲线段为干扰曲线段；若是，确定所述待测曲线段为无干扰曲线段。可选的，所述聚类模块，具体包括：密度聚类子模块，用于利用密度聚类法对多个所述圆心坐标点进行聚类，获得角膜地形图的同心圆环的圆心。可选的，确定系统还包括，灰度处理模块，用于对所述角膜地形图进行灰度化处理，获得灰度化后的角膜地形图。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术公开了一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统，该确定方法包括：对所述角膜地形图转换到极坐标系，获得转换后的图像；然后，对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；并对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；然后将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；最后，采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，获得多个圆心坐标点，并对多个所述圆心坐标点进行聚类，确定所述角膜地形图的同心圆环的圆心。本专利技术通过在极坐标系下的亚像素边缘检测，避免边缘遮挡引起的误差，通过在笛卡尔坐标系下的过滤检测和聚类运算进一步提高了圆心确定的精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法的流程图；图2为本专利技术提供的一种角膜地形图的中心区域的图像；图3为本专利技术提供的一种角膜地形图在极坐标下的图像；图4为本专利技术提供的一种角膜地形图在极坐标下的圆环边缘；图5为本专利技术提供的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定系统的结构图。具体实施方式本专利技术的目的是提供一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法及系统，以提高角膜地形图的同心圆环圆心确定的精度。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，所述圆心的确定方法包括如下步骤：步骤S101，将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像；所述角膜地形图如图2所示，所述转换后的图像如图3所示。步骤S102，对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；具体包括：对所述转换后的图像进行双阈值定位，获得多个粗定位像素点；对多个所述粗定位像素点进行二项式差值，获得多个亚像素点，更具体的，对所述转换后的图像以双阈值进行粗定位，然后利用3x3领域内的像素灰度值进行二项式插值得到亚像素点；对多个所述亚像素点进行顺序连接，获得所述曲线，角膜地形图在极坐标下的圆环边缘，如图4所示的曲线。步骤S103，对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；具体包括：首先，对所述曲线上的点进行轮廓跟踪，连续获取N个有序点，将N个有序点的第1个点和第N个点之间的曲线段作为待测曲线段；然后，判断N个所述有序点的在极坐标系中的横坐标值是否为递增序列，若否，确定所述待测曲线段为干扰曲线段；若是，确定所述待测曲线段为无干扰曲线段，重复上述步骤直到跟踪完成整条曲线，获得多个无干扰曲线段。步骤S104，将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括如下步骤：将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像；对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，获得多个圆心坐标点；对多个所述圆心坐标点进行聚类，确定所述角膜地形图的同心圆环的圆心。

【技术特征摘要】
1.一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括如下步骤：将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像；对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线；对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段；将多个所述无干扰曲线段从极坐标系转换到笛卡尔坐标系，获得多个无干扰弧线段；采用三点定位法确定每个所述无干扰弧线段的圆心坐标点，获得多个圆心坐标点；对多个所述圆心坐标点进行聚类，确定所述角膜地形图的同心圆环的圆心。2.根据权利要求1所述的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述对所述转换后的图像进行亚像素边缘检测，获得所述角膜地形图中的圆环在所述转换后的图像中对应的曲线，具体包括：对所述转换后的图像进行双阈值定位，获得多个粗定位像素点；对多个所述粗定位像素点进行二项式差值，获得多个亚像素点；对多个所述亚像素点进行顺序连接，获得所述曲线。3.根据权利要求1所述的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述对所述曲线进行过滤检测，获得多个无干扰曲线段，具体包括：对所述曲线上的点进行轮廓跟踪，连续获取N个有序点，将N个有序点的第1个点和第N个点之间的曲线段作为待测曲线段；判断N个所述有序点的在极坐标系中的横坐标值是否为递增序列；若否，确定所述待测曲线段为干扰曲线段；若是，确定所述待测曲线段为无干扰曲线段。4.根据权利要求1所述的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述对多个所述圆心坐标点进行聚类，获得角膜地形图的同心圆环的圆心，具体包括：利用密度聚类法对多个所述圆心坐标点进行聚类，获得角膜地形图的同心圆环的圆心。5.根据权利要求1所述的一种角膜地形图的同心圆环圆心的确定方法，其特征在于，所述将所述角膜地形图变换到极坐标系，获得转换后的图像，之前还包括：对所述角膜地形图进行灰度化处理，获得灰度化后的角膜地形图。6.一种角膜地形...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振国，金霓海，金成鹏，
申请(专利权)人：温州雷蒙光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33