本发明专利技术属于眼前节系统三维重建技术领域，公开了一种裂隙灯眼前节三维重建方法、系统、设备及终端，包括：S1，计算多个局部单应性矩阵进行相机标定；S2，扫描眼前节系统的一系列图像；S3，进行边缘提取，得到扫描图像上裂隙灯投射条纹上的像素点集；S4，进行图像区域分割，进一步区分出角膜、虹膜、晶状体等部位；S5，利用相机标定参数将各个扫描图像上的像素点集合变换至世界坐标；S6，根据折射定律调整角膜，虹膜，晶状体等部位对应的三维点集，同时进行点云网格化，得到眼前节系统的三维模型；本发明专利技术提出了一种使用裂隙灯来进行眼前节系统的三维重建的方法，克服了其他方法如成本高昂，重建结果不准确的问题。
1、我国的近视发生率处于较高水平，利用飞秒激光来进行近视治疗变得十分流行，在利用飞秒激光治疗近视手术过程中，医生对眼前节几何结构特征的掌握就显得尤为重要，利用计算机系统对眼前节(眼前节包括角膜，虹膜睫状体等组织结构)的三维结构进行建模将有助于医生充分了解相关信息，极大的提高手术成功率。目前已经有大量针对眼前节三维重建的研究工作，比如基于光学相干断层扫描(oct)的重建方法，基于裂隙灯显微镜的三维重建方法，然而这些方法存在一些问题。光学相干断层扫描的重建方法基于光的干涉原理，需要相应的光学设备，其造价昂贵，结构精密，成本高昂，难以大范围推广使用。基于裂隙灯的重建方法则仅需要低廉的设备，体积较小，使用方便。然而现存的基于裂隙灯的重建方法过程复杂，重建方案难以实现，且并未考虑角膜、晶状体对光源折射引起的成像视差，从而影响重建准确性。
2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的基于光学相干断层扫描的重建方法或其他方案设备价格昂贵，不利于普及。现存的基于裂隙灯显微镜的重建方法理论不完善，并未考虑折射引起的偏差等。
>4、s2，扫描眼前节系统的一系列图像；5、s3，进行边缘提取，得到扫描图像上裂隙灯投射条纹边缘像素点集；
6、s4，进行图像区域分割，进一步区分出角膜内外表面、虹膜表面、晶状体等部位；
7、s5，利用相机标定参数将各个扫描图像上的像素点集合变换至世界坐标；
8、s6，根据折射定律调整角膜，虹膜，晶状体等部位对应的三维点集，同时进行点云网格化，得到眼前节系统的三维模型。
9、进一步，s1具体包括：将一块标定板固定在裂隙灯光源位置，让标定板与裂隙灯投射出的灯光平面重合，之后，相机进行拍摄得到图像，检测并得到图像上标定板的角点像素坐标，将整个图像划分为多个局部区域，将角点划分到各自的图像局部区域中，在裂隙灯投影光学平面上建立坐标系，计算每个标定板角点的坐标位置，结合图像上对应角点的像素坐标，对每个图像区域计算一个单应性变换矩阵。通过多个局部变换来克服相机镜头畸变的影响。
10、s2具体包括：开启裂隙灯光源，使之投影出约0.5毫米厚的光学截面到眼球，使扫描设备在运动轨道上向一个方向运动，使相机按照一定距离间隔拍摄一张眼球图像，并记录该图像对应的设备位置，扫描结束后得到一个图像序列。
11、s3具体包括：对于每一个扫描图像，首先对图像进行二值化，之后利用边缘检测算法，得到图像上裂隙灯投影平面形成的亮斑条纹边缘，再通过图像处理的方法，去除孤立像素点，连接图像边缘，使之形成完整的眼前节系统边缘像素点集。
12、s4具体包括：使用计算机视觉或者深度学习的相关方法，如unet网络进行图像分割，将上一步骤中得到的边缘图像进行分割，区分出像素点集中分别属于眼角膜前后表内、虹膜、晶状体的部分，为每个点集赋予标记以确定该点代表的眼前节系统的具体部位。
13、s5具体包括：根据每一张扫描图像，由s4中获取到的像素点集，根据每个像素点具体的像素坐标，确定由s1中划分的局部图像区域，利用该区域的单应性变换矩阵，将图像变换至裂隙灯光学平面上的坐标，并结合s2中记录的扫描该图像时设备在运动轨道上的位置，形成三维坐标。
14、s6是进行眼前节系统三维重建的关键步骤，系统的成像过程是：光线由裂隙灯光源发出，经眼睛各个部位的反射、折射，最终进入相机镜头形成图像。眼组织对光线的折射效应会导致重建结果产生偏差。为了矫正这种偏差，本专利技术提出了一种分层重建的方法，具体方法是：首先，根据s4中区域分割的标记，提取出s5中点云眼角膜外表面的部分，利用点云网格化算法重建眼角膜外表面的网格，再计算眼角膜外表面网格的法线并进行平滑处理，提供给下一步使用。眼角膜外表面对应图像上像素点是由裂隙灯光源发出，经过眼角膜外表面反射到相机形成的，不存在光线的折射，重建结果是准确的。之后考虑眼角膜内表面，由于到达角膜内表面的光线经过了角膜外表面的折射，直接重建会产生偏差，在重建眼角膜内表面时，根据已经得到的眼角膜外表面网格以及法线，并且已知角膜折射率约为1.376，根据折射定律，重新调整眼角膜内表面的点云位置，矫正偏差，然后对矫正位置后的点云进行重建，得到眼角膜内表面的网格。之后，利用同样的方法依次处理并重建更深的眼组织表面。
15、本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述裂隙灯眼前节三维重建方法的裂隙灯眼前节三维重建系统，包括：
16、设备标定模块：用于计算多个局部单应性矩阵进行相机标定；
17、图像扫描模块，用于扫描待测物体的一系列图像；
18、边缘提取模块，用于进行边缘提取，得到扫描图像上裂隙灯投射条纹上的像素点集；
19、图像分割模块，用于区分出眼前节系统的各个部位的像素点集；
20、坐标变换模块，用于利用标定出的设备参数，以及获取得到的像素点集序列，再配合对于的设备位置，形成三维坐标；
21、三维重建模块，用于将点集数据进行分层重建，得到眼前节系统三维模型；
22、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的裂隙灯眼前节三维重建方法的步骤。
23、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的裂隙灯眼前节三维重建方法的步骤。
24、本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的裂隙灯眼前节三维重建系统。
25、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
26、第一，本专利技术使用了眼科检查常用的裂隙灯显微镜以及单个相机实现眼前节三维重建，相较于光学相干断层扫描等其他方法，本专利技术使用的设备简单造价较低，利于设备普及使用。相较于其他的基于裂隙灯眼前节三维重建方法，本专利技术提出的设备标定以及三维坐标计算方案实现更简洁，且考虑相机镜头畸变的影响，具有快速、高效、准确的特点。另外，本专利技术考虑到了由于眼睛角膜内外表面，晶状体等对于光线的折射效应，使相机成像出现视差。本专利技术提出分层重建的方法，根据光线传输路径依次重建各个眼组织表面，并利用已经重建好的表面模型以及相应眼组织的折射率，调整下一个表面的点云三维坐标位置，矫正光线折射带来的影响，使重建结果更准确。
27、本专利技术采用结构简单、使用裂隙灯显微镜以及单个相机进行三维重建。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括设备标定步骤，通过在多个局部图像区域内计算单应性矩阵进行相机标定，以确保在后续的图像处理和三维重建过程中，将图像坐标转换为实际的物理坐标。
2.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，设备标定步骤包括将一块标定板固定在裂隙灯光源位置，让标定板与裂隙灯投射出的灯光平面重合，相机进行拍摄得到图像，检测并得到图像上标定板的角点像素坐标，将整个图像划分为多个局部区域，将角点划分到各自的图像局部区域中，计算每个标定板角点的坐标位置，结合图像上对应角点的像素坐标，对每个图像区域计算一个单应性变换矩阵。
3.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括扫描眼前节系统的一系列图像，开启裂隙灯光源，使之投影出约0.5毫米厚的光学截面到眼球，使扫描设备在运动轨道上向一个方向运动，使相机按照一定距离间隔拍摄一张眼球图像，并记录该图像对应的设备位置，扫描结束后得到一个图像序列。
4.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括进行边缘提取，得到扫描图像上裂隙灯投射条纹边缘像素点集，通过对每一个扫描图像进行二值化，利用边缘检测算法，得到图像上裂隙灯投影平面形成的亮斑条纹边缘，去除孤立像素点，连接图像边缘，形成眼前节系统边缘像素点集。
5.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括进行图像区域分割，利用计算机视觉或者深度学习的相关方法，如UNET网络进行图像分割，区分出像素点集中分别属于眼角膜前后表内、虹膜、晶状体的部分，为每个点集赋予标记以确定该点代表的眼前节系统的具体部位。
6.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括利用相机标定参数将各个扫描图像上的像素点集合变换至世界坐标，根据每一张扫描图像，由前述步骤中获取到的像素点集，根据每个像素点具体的像素坐标，确定由设备标定步骤中划分的局部图像区域，利用该区域的单应性变换矩阵，将图像变换至裂隙灯光学平面上的坐标，并结合扫描该图像时设备在运动轨道上的位置，形成三维坐标。
7.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括根据折射定律调整角膜，虹膜，和晶状体的坐标，确定裂隙灯光源与眼前节系统的接触点，利用折射定律，根据眼前节系统不同部位的折射率，调整该部位坐标，得到在实际空间中的三维坐标。
8.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括利用点云数据进行眼前节系统的三维重建，利用计算机图形学的相关技术，如泊松重建，将上述步骤中得到的点云数据进行三维重建，得到眼前节系统的三维模型，这一步骤可以将前面步骤获取和处理的数据集成，最终得到眼前节系统的完整三维模型。
9.一种应用如权利要求1～8任意一项所述裂隙灯眼前节三维重建方法的裂隙灯眼前节三维重建系统，其特征在于，包括：
10.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现如权利要求3所述的裂隙灯眼前节三维重建系统。
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【技术特征摘要】
1.一种裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括设备标定步骤，通过在多个局部图像区域内计算单应性矩阵进行相机标定，以确保在后续的图像处理和三维重建过程中，将图像坐标转换为实际的物理坐标。
2.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，设备标定步骤包括将一块标定板固定在裂隙灯光源位置，让标定板与裂隙灯投射出的灯光平面重合，相机进行拍摄得到图像，检测并得到图像上标定板的角点像素坐标，将整个图像划分为多个局部区域，将角点划分到各自的图像局部区域中，计算每个标定板角点的坐标位置，结合图像上对应角点的像素坐标，对每个图像区域计算一个单应性变换矩阵。
3.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括扫描眼前节系统的一系列图像，开启裂隙灯光源，使之投影出约0.5毫米厚的光学截面到眼球，使扫描设备在运动轨道上向一个方向运动，使相机按照一定距离间隔拍摄一张眼球图像，并记录该图像对应的设备位置，扫描结束后得到一个图像序列。
4.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括进行边缘提取，得到扫描图像上裂隙灯投射条纹边缘像素点集，通过对每一个扫描图像进行二值化，利用边缘检测算法，得到图像上裂隙灯投影平面形成的亮斑条纹边缘，去除孤立像素点，连接图像边缘，形成眼前节系统边缘像素点集。
5.根据权利要求1所述的裂隙灯眼前节三维重建方法，其特征在于，包括进行图像区域分割，利用计算机视觉或者深度学习的相关方法，如un...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏敏，周阳，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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