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一种基于安卓的眼底成像方法

阅读：210发布：2020-06-25

专利汇可以提供一种基于安卓的眼底成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于安卓的眼底成像方法，在拍取眼底图像时，利用红外光和图像预处理算法对瞳孔位置进行定位，找到拍取图像的最佳位置，当按下拍照键时，瞬间闪光并拍照，得到高清眼底图像。本发明通过更改安卓默认的暗光下拍照逻辑，在拍照时不需要用药物涂抹散瞳，也不需要使用强光照射眼睛，有效地避免了传统眼底成像方法对眼睛造成的伤害，在操作简便的同时，获得了高清图像，方便用户对眼底情况作出更好的判断。，下面是一种基于安卓的眼底成像方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于安卓的眼底成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)，手持式眼底照相机处于拍照界面，打开摄像头，此时红外灯处于开启状态；
步骤(2)，将手持式眼底照相机的设备镜头罩在待检测眼底的眼睛上，通过红外灯照射可以预览到眼睛；
步骤(3)，调整手持式眼底照相机的位置，通过图像处理算法自动检测瞳孔位置；
图像处理算法，包括以下步骤：
步骤1)，摄像头拍摄一张眼底的图像I[x,y]，以图像的左下点为原点O建立直角坐标系xoy，对图像进行灰度化处理，得到灰度图像I1[x,y]，其中I1[x,y]代表采集的原始图像中第x行、第y列像素的灰度值，x、y为大于等于0的整数；
步骤2)，通过改进的Roberts边缘算法检测眼睛中虹膜和巩膜相连的边界，采用3×3的检测窗口遍历整张图像，在8连通像素邻域内，分别计算水平方向、垂直方向、45°方向以及
135°方向上的梯度值；其中，水平方向上的梯度值P0[x，y]＝|I1[x-1，y]-I1[x+1，y]|，垂直方向上的梯度值P90[x，y]＝|I1[x，y-1]-I1[x，y+1]|，45°方向上的梯度值P135[x，y]＝|I1[x-
1，y-1]-I1[x+1，y+1]|，135°方向上的梯度值P45[x，y]＝|I1[x+1，y-1]-I1[x-1，y+1]|；接着，计算8连通像素邻域内总的梯度值M[x,y]，M[x,y]＝P0[x,y]+P90[x,y]+P135[x,y]+P45[x,y]，并将总的梯度值M[x,y]与设定的阈值τ进行比较，得到二值化后边缘图像C[x,y]，步骤3)，对得到的边缘图像C[x,y]中所有像素点，用两点之间距离的公式进行运算，求出不同像素点之间的距离值，找出距离值最大的两个像素点，距离值最大的两个像素点有很多组，只需要一组；接着，求距离值最大的两个像素点的坐标的平均值，得到眼睛瞳孔中心位置的坐标，即检测到瞳孔位置；
步骤(4)，待手持式眼底照相机移动到能清楚的拍摄到瞳孔的位置时，保持手持式眼底照相机不动；
步骤(5)，按下拍照按键，红外灯关闭，瞬间闪光并拍照，获得眼底图像；
步骤(6)，通过图像预处理算法对眼底图像进行处理，获得亮度最佳、质量最好的眼底图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于安卓的眼底成像方法，其特征在于，所述步骤(5)的具体内容是：当按下拍照按键时，红外灯关闭，闪光灯延迟50ms之后开始闪光，持续时间为
150～200ms，摄像机传感器将在闪光灯开始闪光之后100ms时开始曝光。

说明书全文

一种基于安卓的眼底成像方法

技术领域

[0001] 本发明属于眼底成像领域，尤其涉及一种基于安卓的眼底成像方法。

背景技术

[0002] 在光线较暗或没有光线的环境下，传统的安卓系统设置有默认的暗光拍照功能。首先，打开摄像头，点击拍照，闪光灯打开，进行预闪光；接着，闪光灯自动关闭，短暂时间后，闪光灯与Camera Sensor(摄像机传感器)曝光同步拍照，获取亮度最佳的照片。

[0003] 眼底是眼睛这一感觉器官的一个重要组成部分，眼睛的大部分病变来自于眼底。同时眼底分布着大量的各种动静脉血管，通过对眼底脉络膜及视网膜的观察分析，人们能够对许多疾病做早期诊断和预防，诸如动静脉血栓、糖尿病、小动脉硬化断裂、肾病和肿瘤等疾病，这些都可根据眼底的变化症状做早期的诊断和预防。因此，眼底成像技术尤为重要。

[0004] 传统的眼底成像方法是散瞳成像，这种方法不仅需要在眼睛上涂抹药物，麻痹睫状肌，达到散瞳效果，还需要强光直射眼睛。散瞳成像法对眼睛的伤害较大，尤其是年纪较小的儿童，这种方法完全不适用。与此同时，安卓默认的暗光拍照模式完全不适用于眼底成像。

发明内容

[0005] 为了克服现有技术的不足，本发明提出了一种基于安卓的眼底成像方法，在对眼底进行拍照时，利用红外灯引导瞳孔定位，实现瞬间闪光成像，避免了强光直射对眼睛造成的伤害。

[0006] 本发明是通过以下技术方案实现上述技术目的的。

[0007] 一种基于安卓的眼底成像方法，包括以下步骤：

[0008] 步骤(1)，手持式眼底照相机处于拍照界面，打开摄像头，此时红外灯处于开启状态；

[0009] 步骤(2)，将手持式眼底照相机的设备镜头罩在待检测眼底的眼睛上，通过红外灯照射可以预览到眼睛；

[0010] 步骤(3)，调整手持式眼底照相机的位置，通过图像处理算法自动检测瞳孔位置；

[0011] 步骤(4)，待手持式眼底照相机移动到能清楚的拍摄到瞳孔的位置时，保持手持式眼底照相机不动；

[0012] 步骤(5)，按下拍照按键，红外灯关闭，瞬间闪光并拍照，获得眼底图像；

[0013] 步骤(6)，通过图像预处理算法对眼底图像进行处理，获得亮度最佳、质量最好的眼底图像。

[0014] 进一步，所述步骤(3)的图像处理算法，包括以下步骤：

[0015] 步骤1)，摄像头拍摄一张眼底的图像I[x,y]，以图像的左下点为原点O建立直角坐标系xoy，对图像进行灰度化处理，得到灰度图像I1[x,y]，其中I1[x,y]代表采集的原始图像中第x行、第y列像素的灰度值，x、y为大于等于0的整数；

[0016] 步骤2)，通过改进的Roberts边缘算法检测眼睛中虹膜和巩膜相连的边界，采用3×3的检测窗口遍历整张图像，在8连通像素邻域内，分别计算水平方向、垂直方向、45°方向以及135°方向上的梯度值；其中，水平方向上的梯度值P0[x，y]＝|I1[x-1，y]-I1[x+1，y]|，垂直方向上的梯度值P90[x，y]＝|I1[x，y-1]-I1[x，y+1]|，45°方向上的梯度值P135[x，y]＝|I1[x-1，y-1]-I1[x+1，y+1]|，135°方向上的梯度值P45[x，y]＝|I1[x+1，y-1]-I1[x-1，y+1]|；接着，计算8连通像素邻域内总的梯度值M[x,y]，M[x,y]＝P0[x,y]+P90[x,y]+P135[x,y]+P45[x,y]，并将总的梯度值M[x,y]与设定的阈值τ进行比较，得到二值化后边缘图像C[x,y]，[0017] 步骤3)，对得到的边缘图像C[x,y]中所有像素点，用两点之间距离的公式进行运算，求出不同像素点之间的距离值，找出距离值最大的两个像素点，距离值最大的两个像素点有很多组，只需要一组；接着，求距离值最大的两个像素点的坐标的平均值，得到眼睛瞳孔中心位置的坐标，即检测到瞳孔位置。

[0018] 进一步，所述步骤(5)的具体内容是：当按下拍照按键时，红外灯关闭，闪光灯延迟50ms之后开始闪光，持续时间为150～200ms，摄像机传感器将在闪光灯开始闪光之后100ms时开始曝光。

[0019] 本发明的有益效果是：

[0020] (1)本发明将设备镜头罩在待检测眼底的眼睛上，免散瞳，不需要药物涂抹散瞳，既省略了涂抹的步骤，又减少药物对眼睛的伤害。

[0021] (2)本发明利用安卓拍照成像原理，可实现瞬间闪光拍照，操作简便，同时，无需像传统方法一样用强光直射拍照，有效保护了眼睛。附图说明

[0022] 图1为本发明一种基于安卓的眼底成像方法的流程图；

[0023] 图2为本发明3×3的检测窗口及方向；

[0024] 图3为本发明可见光闪光和Camera Sensor同步曝光的示意图；

[0025] 图4为本发明得到的高清眼底图像。

具体实施方式

[0026] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的描述，但本发明的保护范围并不限于此。

[0027] 如图1所示，一种基于安卓的眼底成像方法，包括步骤：

[0028] 步骤(1)，手持式眼底照相机处于拍照界面，打开摄像头，此时红外灯处于开启状态。

[0029] 步骤(2)，将手持式眼底照相机的设备镜头罩在待检测眼底的眼睛上，通过红外灯照射可以预览到眼睛。

[0030] 步骤(3)，调整手持式眼底照相机的位置，通过图像处理算法自动检测瞳孔位置；

[0031] 1)，摄像头拍摄一张眼底的图像I[x,y]，以图像的左下点为原点O建立直角坐标系xoy，对图像进行灰度化处理，得到灰度图像I1[x,y]，其中I1[x,y]代表采集的原始图像中第x行、第y列像素的灰度值，x、y为大于等于0的整数；

[0032] 2)，通过改进的Roberts边缘算法检测眼睛中虹膜和巩膜相连的边界，采用3×3的检测窗口遍历整张图像(如图2所示)，在8连通像素邻域内，分别计算水平方向、垂直方向、45°方向以及135°方向上的梯度值；其中，水平方向上的梯度值P0[x，y]＝|I1[x-1，y]-I1[x+
1，y]|，垂直方向上的梯度值P90[x，y]＝|I1[x，y-1]-I1[x，y+1]|，45°方向上的梯度值P135[x，y]＝|I1[x-1，y-1]-I1[x+1，y+1]|，135°方向上的梯度值P45[x，y]＝|I1[x+1，y-1]-I1[x-
1，y+1]|；接着，计算8连通像素邻域内总的梯度值M[x,y]，M[x,y]＝P0[x,y]+P90[x,y]+P135[x,y]+P45[x,y]，并将总的梯度值M[x,y]与设定的阈值τ进行比较，得到二值化后边缘图像C[x,y]，

[0033] 3)，对得到的边缘图像C[x,y]中所有像素点，用两点之间距离的公式进行运算，求出不同像素点之间的距离值，找出距离值最大的两个像素点(有很多组，只需要一组即可)；接着，求距离值最大的两个像素点的坐标的平均值，得到眼睛瞳孔中心位置的坐标，即检测到瞳孔位置。

[0034] 步骤(4)，待手持式眼底照相机移动到能清楚的拍摄到瞳孔的位置时，保持手持式眼底照相机不动。

[0035] 步骤(5)，按下拍照按键，红外灯关闭，闪光灯延迟50ms之后开始闪光，持续时间为150～200ms，如图3所示，本发明实施例中闪光灯持续时间为200ms，Camera Sensor将在闪光灯开始闪光之后100ms时开始曝光，获得眼底图像。

[0036] 步骤(6)，通过多级加权中值滤波法对眼底图像进行处理：首先对步骤(5)获得的眼底图像进行灰度转化，得到灰度图像x(m,n)，其中x(m,n)代表灰度图像中第m行、第n列像素的灰度值，m、n为大于等于0的整数；以待处理的像素点为中心，取一个大小为L＝2N+1的矩形窗口(N为大于0的整数)，将该窗口分成四个子窗口，设当前的像素点为x(m,n)，那么四个子窗口的定义为W1(m,n)＝{x(m,n-i)；-N≤i≤N}，W2(m,n)＝{x(m-i,n)；-N≤i≤N}，W3(m,n)＝{x(m+i,n-i)；-N≤i≤N}，W4(m,n)＝{x(m-i,n-i)；-N≤i≤N}，W1、W2、W3、W4分别表示沿水平方向、垂直方向、45°方向以及135°方向的一维窗口，再分别求这四个子窗口内像素灰度的中值Z1(m,n)、Z2(m,n)、Z3(m,n)、Z4(m,n)，多级加权中值滤波法的最后输出为：多级加权中值滤波法可去除拍摄眼底图像过程中混入的部分噪声，
大大提高图像的质量。本发明获得的眼底图像如图4所示。

[0037] 上述列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

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