基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，由均勻光刺激器、紅外圖像采集模塊、瞳孔測量軟件組成。均勻光刺激器控制硬件及光源陣列建立符合國際臨床視覺電生理學(xué)會（ISCEV）標(biāo)準(zhǔn)的光刺激環(huán)境；紅外攝像可動態(tài)采集圖像并傳輸?shù)絻?nèi)存；瞳孔測量軟件對圖像進(jìn)行濾波、均衡處理，依據(jù)灰度均值及其變化比例對圖像進(jìn)行遞歸分割；然后提取包括面積、周長及圓形度等特征信息，用來判斷是否為人眼瞳孔；對驗證后的瞳孔進(jìn)行曲線擬合、標(biāo)識以及位置和半徑參數(shù)提取。本發(fā)明提出的測量裝置可在產(chǎn)生符合瞳孔對光反應(yīng)所需強(qiáng)度的紅、白、藍(lán)三種刺激光，實(shí)時測量瞳孔孔徑對光反應(yīng)的大小變化，計算對光刺激的收縮變化速率，具有穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
【專利說明】基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及瞳孔檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，適用于瞳孔對光反應(yīng)變化的檢測及病癥判別，在醫(yī)用眼科學(xué)輔助檢測上有廣闊的運(yùn)用前景。
【背景技術(shù)】
[0002]人眼瞳孔對光反應(yīng)是判定人眼視網(wǎng)膜疾病的重要依據(jù)，可以通過放大和縮小來調(diào)節(jié)進(jìn)入眼內(nèi)光線的量，從而影響視網(wǎng)膜像差大小。傳統(tǒng)的視覺電生理檢查方法，由于其接觸性、非定量檢測性，不能有效實(shí)現(xiàn)瞳孔對光反應(yīng)的檢測。
[0003]目前關(guān)于瞳孔檢測，國內(nèi)外提出了大量不同研究方法，基于模板方式的模板匹配法，由于不規(guī)則模板需要耗費(fèi)大量的時間，實(shí)時性較差，在采集受試者圖像時有背景及較多頭發(fā)引入則增加匹配難度，應(yīng)用范圍受到了一定的限制。基于模式方式，主要有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于對稱性的方法。前者由于算法的復(fù)雜度和訓(xùn)練模板選擇性的差異，使得該方法實(shí)時性、準(zhǔn)確性不高。后者將眼睛部分劃分為圓形、橢圓對稱區(qū)，計算對稱度定位瞳孔，該方法在眼睛張開程度較低、有角度偏移或者瞳孔區(qū)域?qū)ΨQ性較差的情況下準(zhǔn)確度較低。基于分割方式，主要有灰度投影法，主動輪廓線法，基于類間方差分割的方法。灰度投影根據(jù)人眼在不同方向上投影的不同特征來確定位置，對圖像要求較為理想，不適用于光照條件較為復(fù)雜的情況。主動輪廓不斷極小化自身能量函數(shù)以達(dá)到目標(biāo)的邊界，進(jìn)化完成后的輪廓形心就是瞳孔中心；但要求起始點(diǎn)必須限制在真正的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，且時效性較差。最大類間方差法將圖像分為目標(biāo)類和背景類，在兩類之間的方差到達(dá)最大時分割最優(yōu)，且僅計算灰度直方圖的零階矩和一階矩。傳統(tǒng)最大類間方差法僅對具有典型雙峰性質(zhì)的圖像具有很好的效果，且在處理灰度級不連續(xù)的圖像時，不能很好地收斂到全局閾值，但實(shí)際采集的圖像不具有理想的單峰、多峰或者可二分的特點(diǎn)。由于不同的光照條件及較多引入頭發(fā)及背景等干擾因素對圖像的影響，主要在于圖像的灰度分布與瞳孔目標(biāo)區(qū)域的信息量比例及整體信息的變化，遞歸式類間方差法能較好地將圖像中的干擾信息與目標(biāo)信息分開，易于后期對瞳孔目標(biāo)的準(zhǔn)確定位和參數(shù)提取，故可采用基于`遞歸式類間方差的方式來處理不同光照和較多引入頭發(fā)及背景干擾的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服刺激環(huán)境和采集引入的干擾因素及遞歸式類間方差法的運(yùn)算復(fù)雜的問題，本發(fā)明根據(jù)醫(yī)學(xué)要求產(chǎn)生指定等級、指定顏色的刺激光去刺激瞳孔，利用數(shù)字圖像處理方法提取瞳孔及其孔徑等參數(shù)，實(shí)時檢測瞳孔對光刺激的變化。本發(fā)明采用以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問題。
[0005]本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，由均勻光刺激器、紅外圖像采集模塊、瞳孔測量模塊組成。計算機(jī)控制硬件電路以及LED光源陣列建立符合國際臨床視覺電生理學(xué)會ISCEV標(biāo)準(zhǔn)的光刺激環(huán)境，即特定強(qiáng)度、顏色和持續(xù)時間的刺激光；紅外攝像機(jī)和圖像采集卡采集瞳孔圖像到計算機(jī)內(nèi)存；計算機(jī)瞳孔測量軟件對瞳孔圖像檢測，判斷瞳孔及測量孔徑大小。
[0006]所述的均勻光刺激器由放置在球式腔體內(nèi)的硬件控制電路板，光源電路板和一個24V-0.5A的獨(dú)立開關(guān)電源。專用控制電路板主要由主控制芯片STM32F101RBT6、連接在三個基于PWM和SMBus接口的LED驅(qū)動芯片TPS61195、與計算機(jī)串口通信模塊SP3232E、電源指示燈、光源選擇指示燈組成。光源電路板上有紅色、白色、藍(lán)色三種不同顏色的LED陣列，LED陣列采用圓盤式對稱方式排列組成一個整體，使產(chǎn)生的光源能在球式腔體內(nèi)均勻散射而形成均勻的刺激光環(huán)境。
[0007]所述的紅外攝像機(jī)產(chǎn)生的紅外光用于補(bǔ)償球式腔體光線不足，使得采集紅外瞳孔圖像內(nèi)容層次明顯，信息多，增加可觀看性。紅外圖像采集模塊能在一定程度上減小外界干擾對采集圖像的影響。
[0008]所述的瞳孔測量軟件提取瞳孔孔徑包括步驟:圖像濾波，采用中值濾波法過濾圖像中孤立噪聲；圖像均衡，采用冪次變換法調(diào)整因光照亮度較暗而圖像灰度層次不足；圖像分割，采用圖像灰度均值及其變化比例分離圖像區(qū)域；特征提取，計算圖像局部區(qū)域特征；瞳孔區(qū)域判別，依據(jù)提取特征判斷是否瞳孔區(qū)域；瞳孔參數(shù)提取，提取瞳孔孔徑大小等參數(shù)。
[0009]所述的冪次變換法s = crY，式中r和s分別代表變換前后的灰度值，c取1，上標(biāo)Y = 0.4。
[0010]所述的圖像分割法將傳統(tǒng)最大類間方差法，采用遞歸方式求取最優(yōu)分割閾值。它包括步驟:I)基于像素灰度的類間方差SB (S) =W0 (m0-m) 2+wb (mb_m)2，式中，W。和wb分別為目標(biāo)和背景占圖像的比例，4。、4)3和μ分別為目標(biāo)、背景及圖像總體均值。2)最大化方差灰度的類間方差sB (s)，求解疑似目標(biāo)圖像區(qū)域的分割閾值Seg_Mean，是否滿足遞歸算法終止條件，即當(dāng)前閾值Seg_Mean與上一次計算所的疑似目標(biāo)圖像區(qū)域的分割閾值Image_Mean
【權(quán)利要求】
1.一種基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，由均勻光刺激器、紅外圖像采集模塊、瞳孔測量模塊組成。計算機(jī)控制硬件電路以及LED光源陣列建立符合國際臨床視覺電生理學(xué)會ISCEV標(biāo)準(zhǔn)的光刺激環(huán)境，即特定強(qiáng)度、顏色和持續(xù)時間的刺激光；紅外攝像機(jī)和圖像采集卡采集瞳孔圖像到計算機(jī)內(nèi)存；計算機(jī)瞳孔測量軟件對瞳孔圖像檢測，判斷瞳孔及測量孔徑大小。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的均勻刺激光產(chǎn)生模塊由放置在球式腔體內(nèi)的硬件控制電路板，光源電路板和一個24V-0.5A的獨(dú)立開關(guān)電源。專用控制電路板主要由主控制芯片STM32F101RBT6、連接在三個基于PWM和SMBus接口的LED驅(qū)動芯片TPS61195、與計算機(jī)串口通信模塊SP3232E、電源指示燈、光源選擇指示燈組成。光源電路板上有紅色、白色、藍(lán)色三種不同顏色的LED陣列，LED陣列采用圓盤式對稱方式排列組成一個整體，使產(chǎn)生的光源能在球式腔體內(nèi)均勻散射而形成均勻的刺激光環(huán)境。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的紅外攝像機(jī)產(chǎn)生的紅外光用于補(bǔ)償球式腔體光線不足，使得采集紅外瞳孔圖像內(nèi)容層次明顯，信息多，增加可觀看性。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，瞳孔測量軟件提取瞳孔孔徑包括步驟: 1)圖像濾波，過濾圖像中孤立噪聲； 2)圖像均衡，調(diào)整因光照亮度較暗而圖像灰度層次不足； 3)圖像分割，采用圖像灰度均值及其變化比例分離圖像區(qū)域； 4)特征提取，計算圖像局部區(qū)域特征； 5)瞳孔區(qū)域判別，依據(jù)提取特征判斷是否瞳孔區(qū)域； 6)瞳孔參數(shù)提取，提取瞳孔孔徑大小等參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的圖像濾波采用改進(jìn)中值濾波，在濾波模板移動過程中，僅動態(tài)的加入新的像素到統(tǒng)計模板中，并從統(tǒng)計模板中刪除無用的像素，減少了運(yùn)算量。
6.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的圖像均衡為采用加權(quán)的冪次變換法調(diào)整圖像整體灰度分布范圍，克服不同顏色、不同光強(qiáng)度的刺激光對圖像成像質(zhì)量的影響。
7.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的基于圖像灰度分割法針對傳統(tǒng)最大類間方差法，采用遞歸方式求取最優(yōu)分割閾值。 D基于像素灰度的類間方差Sb(S)
sb (s) =w0 (m0-m)2+wb (mb-m)2 式中，W。和Wb分別為目標(biāo)和背景占圖像的比例，μ0μhΡ μ分別為目標(biāo)、背景及圖像總體均值。 2)最大化方差灰度的類間方差sB (s)，求解疑似目標(biāo)圖像區(qū)域的分割閾值Seg_Mean，是否滿足遞歸算法終止條件，即當(dāng)前閾值Seg_Mean與上一次計算所的疑似目標(biāo)圖像區(qū)域的分割閾值Image_Mean相比滿足條件
8.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的特征提取有區(qū)域面積A、區(qū)域周長L、圓形度C、以及理論面積與實(shí)際面積的比值H。
9.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的基于數(shù)字圖像處理的瞳孔孔徑對光反應(yīng)自動測量裝置，其特征在于，所述的瞳孔區(qū)域判別為:首先判斷面積A和周長L在合理的范圍內(nèi)，然后判斷飽和度范圍0.85〈H〈1.2，最后在備選曲線中選擇圓形度最小的曲線作為目標(biāo)。
【文檔編號】A61B3/10GK103445759SQ201310403442
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年9月6日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月6日
【發(fā)明者】李正周, 羅皓, 唐嵐, 戴真, 黃揚(yáng)帆 申請人:重慶大學(xué)