專利名稱：一種超聲生物顯微鏡檢查實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種眼科前節(jié)檢查的全景成像方法，尤其是通過基于前節(jié)特征的圖像配 準(zhǔn)和拼接，在線性UBM檢查的基礎(chǔ)上實現(xiàn)眼科前節(jié)全景成像的方法。
背景技術(shù)：
目前用于眼科前節(jié)檢查的超聲生物顯微鏡檢查(UBM)均使用機械掃描方式，主要分 為扇形掃描(參閱圖1)、線性掃描(參閱圖2)和弧形掃描(參閱圖3)三類。扇形掃 描結(jié)構(gòu)最簡單，但在掃描過程中，工作距離變化較大，整個圖像各處的分辨率差異較大， 并且本身存在一定的幾何失真。弧形掃描結(jié)構(gòu)最為復(fù)雜，但掃描過程中，工作距離變化 最小，因此能夠保證整個圖像都具有高分辨率。線性掃描的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度和圖像質(zhì)量介于 兩者之間。在眼前節(jié)疾病診斷和晶狀體植入手術(shù)中，需要精確測量房角-房角的距離、前房角角 度、前房深度和晶狀體位置等參數(shù)，因此，清晰的眼前節(jié)全景圖像在眼前節(jié)疾病診斷和 晶狀體植入手術(shù)中具有非常重要的意義。目前，公知的用于眼科前節(jié)檢查的全景UBM，主要有兩類產(chǎn)品小扇束掃描成像和弧 形掃描成像。前者主要以加拿大的OTI公司為代表，其代表產(chǎn)品為0TI-Scan HF35-50。 該種技術(shù)使用遠距離小扇束掃描。當(dāng)超聲掃描探頭與角膜的距離足夠大，使用較小的掃 描角度(20"或者34")，扇束便能夠覆蓋整個前節(jié)，從而實現(xiàn)眼前節(jié)的全景成像。扇形掃 描本身具有一定的幾何失真，并且當(dāng)探測位距超聲焦點越遠，高頻超聲的分辨率越低。 受到以上兩個因素的影響，使用小扇束遠距離掃描實現(xiàn)的全景UBM難以實現(xiàn)前房房角和 角膜的高分辨率成像。美國Ultralink公司提出的弧形掃描UBM是另外一種實現(xiàn)全景UBM的方式。該種技 術(shù)使用弧形掃描的方式，超聲探頭的掃描軌跡為與角膜外弧同心的弧線。在掃描過程中， 超聲探頭離角膜表面的距離較短，并且該距離隨著掃描的角度變化較小，所以在整個掃描過程中，可以使得整個前節(jié)均在超聲的焦區(qū)內(nèi)，因此它對前節(jié)的各處組織分辨率相近， 能實現(xiàn)完善、清晰的前節(jié)全景成像，但該種設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，價格非常昂貴。在超聲成像領(lǐng)域內(nèi)實現(xiàn)大器官的全景成像(PUI, Panoramic Ultrasound Imaging) 的另一種方法是使用圖像拼接。圖像之間的拼接， 一般是通過灰度相關(guān)，或者從兩幅圖 像屮找出若千對匹配的特征點，通過特征點的相互關(guān)系，決定圖像的拼接位置。但是，對 于眼球前節(jié)圖像而言，由于其特征稀少，噪聲大，相鄰圖像間的變形大，旋轉(zhuǎn)角度也比 較大，導(dǎo)致一般的圖像拼接方法無法應(yīng)用。有鑒于此特提出本發(fā)明。發(fā)明內(nèi)容為了克服現(xiàn)有全景超聲生物顯微鏡檢查的不足，本發(fā)明提出一種成本較低、并且具 有較高分辨率的實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方法。該全景超聲生物顯微鏡檢查使用專門針對眼前節(jié)特征的圖像配準(zhǔn)和拼接方法，將線 性掃描超聲生物顯微鏡檢查獲取的圖像合成為一幅寬視野圖像，其直接在線性掃描的基 礎(chǔ)上進行改進，實現(xiàn)整個前節(jié)圖像具有線性超聲生物顯微鏡檢查的分辨率。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的方案是使用基于眼前節(jié)圖像特征的圖像配準(zhǔn)和拼接方法，將眼球同一經(jīng)線平面上互有重疊的圖像合成完整的前節(jié)剖面圖像，方法包括1) 使用線性掃描超聲生物顯微鏡檢查沿著眼球某一條經(jīng)線獲取一組連續(xù)的前節(jié)圖 片，圖片數(shù)量不小于四張；2) 使用大窗口均值濾波、全局二值化對圖像進行預(yù)處理；3) 使用線條聚類的方法提取眼球前節(jié)的兩條聚類特征線條；4) 使用粗搜索和精確搜索兩個歩驟搜索拼接位置；5) 使用加權(quán)融合的方法進行圖像拼接得到最后圖象。 對以上的2) 5)具體下面進行具體說明首先說明，角膜圖像一般是由上下兩部分組成的，其上半部為角膜，下半部為虹膜 和晶狀體，在房角處兩個合為一體，根據(jù)這個特點，本算法首先通過聚類方法，將角膜 圖像聚合為上下兩根線條，并計算相鄰圖像間線條的最佳匹配位移和旋轉(zhuǎn)角度，然后據(jù)5此拼接兩幅相鄰的圖像。
算法的主要歩驟有圖像濾波，二值化，線條聚類，拼接位置搜索，圖像融合。 1.1圖像濾波設(shè)原圖像./'(^>')大小//><『，//為圖象上下高度，『為圖象左右 寬度，為0^^<//， 0^_y<『，采用大窗口的均值濾波方法，其中選取窗口大 小為iVxvV， 3S7VS19，且W為奇數(shù)，優(yōu)選為9x9，則濾波后的圖像為
1.2 二值化采用全局二值化方法設(shè)二值化后的圖像為y;(x,力，如果
./; (x，力> A,e/wW '則/2 (x, _y) = 1'否則/2 0,力=0 ，這里,/ m^oW是二值化 閾值，為任意值，可根據(jù)圖像的情況調(diào)整； 1.3線條聚類對于選取圖像每一列點坐標(biāo)的像素值，即y固定，用數(shù)組
"[/],/ = 0,1，...,//-1表示，數(shù)組的每一個元素為O或者1，再求出其上聚類中心
和下聚類中心的坐標(biāo)C和C 采用二次定值法
II計算大于5的非零點坐標(biāo)均值《妙和小于5的非零點坐標(biāo)均值Cb以及它們 的均值5; 5 = (CC;mi,)/2，
in計算大于5的非零點坐標(biāo)均值c;妙和小于^的非零點坐標(biāo)均值C,，，
IV依次按照上述歩驟確定每列的非零點坐標(biāo)均值C^,和C,。^ 最后，描點后在整個圖像中形成了一個上聚類曲線和下聚類曲線； 1.4拼接位置搜索假設(shè)有兩幅相鄰的圖像，其上下聚類曲線分別為
i^J，^tiCg',K:f，首先尋找右邊圖像的旋轉(zhuǎn)角虔0和位移Ax、 Ay，使得
旋轉(zhuǎn)后的右邊圖像，能夠跟左邊圖像上下聚類曲線間的平均距離最小，其中， 平均距離是左右圖像上聚類曲線重疊區(qū)間的距離的平均值與下聚類曲線距離
的平均值之和的一半，為了加快算法執(zhí)行的速度，分兩步進行首先用較大的
歩長，0在-25 。到+25 °之間變化，Ax在/,ge — w融/ 5 4/歸ge — w磁/ 5間
變云力，'在一/附age _ Ae/g77/ / 4 /附age —力e/g/z/1 / 4 1、日J(rèn)變云力，其中 i/"age— p^'c/t/
為圖像寬度，i版H力e^^t為圖像高度，搜索到次最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)角度和位移后， 在該次最優(yōu)參數(shù)附近，用很小的搜索步長去搜索最優(yōu)的拼接參數(shù)； 1.5圖像融合找到拼接參數(shù)后，先對第二幅圖像依照上一步搜索到的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角
!>('',7')，其中，
I計算為1的元素的坐標(biāo)均值5 = 2>xa[。/j>[,']，度進行旋轉(zhuǎn)處理，然后采用簡單的加權(quán)融合的方法對圖像進行拼接，假設(shè)在某 行上，即x固定，左邊圖像的第W-M個像素到第W個像素，設(shè)其值為 ,(/)，0《/sm，與右邊圖像對應(yīng)行上的第0個像素到第M個像素，設(shè)其值為
/2(/)，o《/^m ，融合在一起，則拼接后圖像這M+i個像素的值/;(/)，os/^w應(yīng)
該為
、m廠 m
而落在重疊區(qū)域之外的像素，則是原圖像各自的像素值，所有圖象拼接至最后 得到的圖象即為全景圖象。
本發(fā)明和背景技術(shù)相比，具有的有益效果是本發(fā)明和背景技術(shù)中的小扇束全景超
聲生物顯微鏡檢查相比，分辨率更高，幾何失真更小。
本發(fā)明和背景技術(shù)中的弧形掃描超聲生物顯微鏡檢查相比，成本很低，并且也能達 到足夠的分辨率和幾何精度。
另外，依據(jù)眼球前節(jié)的圖像特征，使用聚類線條對圖像進行配準(zhǔn)和拼接，實現(xiàn)眼前 節(jié)的全景成像(顯示)，能實現(xiàn)線性掃描超聲生物顯微鏡檢查的分辨率和幾何精度。
該發(fā)明中的使用的提取聚類特征線條的算法能夠有效的提取角膜圖像的線條特征， 能夠容忍圖像中的噪聲，該算法的運行速度相對于背景技術(shù)較快。
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步詳細的描述。


圖l是超聲生物顯微鏡檢查扇形掃描示意圖； 圖2是超聲生物顯微鏡檢查線性掃描示意圖3是超聲生物顯微鏡檢查弧形掃描示意圖4是原始前節(jié)圖像，其中圖象顯示為房角部分；
圖5是圖4二值化后的原始前節(jié)圖像；
圖6是圖4上下聚類中心示意圖7是四張連續(xù)的前節(jié)局部超聲圖，其中a、 b、 c、 d分別為四個方向線性掃描示意圖8是圖7各圖片對應(yīng)提取的聚類線條示意圖；圖9是圖7各圖片按照圖8聚類線條依次分歩融合后的各過程圖像，其中a-b為a與b融 合的圖象，a-c為a-b與c融合的圖象，a-d為ai與d融合的圖象。
具體實施例方式
本發(fā)明是使用基于眼前節(jié)圖像特征的圖像配準(zhǔn)和拼接方法，將眼球同一經(jīng)線平面上 互有重疊的圖像合成完整的甜節(jié)剖面圖像，首先按照圖2所示的掃描方式，使用線性掃 描超聲生物顯微鏡檢查沿著眼球角膜的某一條經(jīng)線獲取一組連續(xù)的前節(jié)圖片，圖片數(shù)量 為四張，掃描結(jié)果如圖7所示，分別為圖片a、 b、 c、 d,圖片a與b， b與c， c與d各 有重疊部分，每張圖片的大小均為512x512個像素，為8位灰度圖像，圖像的亮度范圍 為0 255。
然后對圖7中四張前節(jié)圖像按照圖像均值濾波，濾波窗口大小為9x9，則濾波后的 圖象為-
濾波之后進行二值化處理，設(shè)二值化后的圖像為《(;c，力，如果y;(x，力:w/^/wW， 則《(x,W-l，否則/2(1，>') = 0,其中二值化的閾值A(chǔ)my/7oW二6，亮度大于6的像素點 其亮度設(shè)為255,亮度小于或者等于6的像素點其亮度設(shè)為0。
然后分別對四張圖片進行聚類運算，對于選取圖像每一列點坐標(biāo)的像素值，即縱坐 標(biāo)y固定，用數(shù)組。[/],/ = 0，1,...,//-l表示，H=512，數(shù)組的每一個元素為0或者1，再求 出其上聚類中心和下聚類中心的坐標(biāo)C^,和C"，采用二次定值法
11計算大于5的非零點坐標(biāo)均值《一和小于5的非零點坐標(biāo)均值C".以及它們的均
ni計算大于5的非零點坐標(biāo)均值c;一和小于&的非零點坐標(biāo)均值Ck， iv依次按照上述歩驟確定每列的非零點坐標(biāo)均值c—,,和cw， 描點后會在整個圖像中形成了一個上聚類曲線和下聚類曲線；各個圖象分別得到上
聚類曲線l、下聚類曲線2，如圖8所示。
再計算相鄰圖像間線條的最佳匹配位移和旋轉(zhuǎn)角度，使用粗搜索和精確搜索兩個步
0 ■! ./'"-4
I計算為1的元素的坐標(biāo)均值5 = 2>x4,']/l>W，驟搜索拼接位置，這里，粗搜索的歩長，x，y方向的位移為16像素/歩，0的歩長為1 度，精確搜索時，x,少方向的位移為l像素/歩，^的歩長為0.5度。依次計算出圖片a-b,
圖片b-C，圖片C-d的最佳旋轉(zhuǎn)角度和匹配位移，依次為
圖片a—b: Ax = 150,A_y = —13" = —5° 圖片b—c: Ajc = 43，Ay = 84" = —14.5° 圖片c—d: Ax = 122,4y = 35,6> = -17°
找到拼接參數(shù)后，先對圖片b依照上一步搜索到的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度進行旋轉(zhuǎn)處理，然 后采用簡單的加權(quán)融合的方法對圖像進行拼接，假設(shè)在某行上，即縱坐標(biāo)x固定，左邊 圖像的第W-M個像素到第W個像素，設(shè)其值為/(/),OS/《M，與右邊圖像對應(yīng)行上的第 O個像素到第M個像素，設(shè)其值為,(/),0^、A/，融合在一起，則拼接后圖像這M+1個 像素的值/3(/),0《^似應(yīng)該為
,3")=卜-^1訓(xùn)+ 士/2(0'
而落在重疊區(qū)域之外的像素，則是原圖像各自的像素值。
依次將圖片a，圖片b融合成圖片a-b，將圖片a-b與圖片c融合成圖片a-c，將圖 片a-c與圖片d融合成圖片a-d，圖片a-d是最后的融合結(jié)果，融合過程如圖9所示。
9
權(quán)利要求
1、一種超聲生物顯微鏡檢查實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方法，其特征在于通過基于眼前節(jié)圖像特征的圖像配準(zhǔn)和拼接方法，將眼球同一經(jīng)線平面上互有重疊的圖像合成完整的前節(jié)剖面圖像，步驟為1)使用線性掃描超聲生物顯微鏡檢查沿著眼球某一條經(jīng)線獲取一組連續(xù)的前節(jié)圖片；2)使用大窗口均值圖像濾波、全局二值化對每個圖像進行預(yù)處理；3)使用線條聚類的方法提取眼球前節(jié)的兩條聚類特征線條；4)使用粗搜索和精確搜索兩個步驟搜索拼接位置；5)使用加權(quán)融合的方法依次進行圖像拼接得到最后圖象。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超聲生物顯微鏡檢查實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方 法，其特征在于所述方法的主要步驟為圖像濾波，二值化，線條聚類，拼接位置 搜索，圖像融合，其中圖像濾波設(shè)原圖像/(x，力大小/fx^ ， //為圖象上下高度，『為圖象左右寬 度，為0SX〈//， <『，采用大窗口的均值濾波方法，其中選取窗口大小為WxW， 3SiVS19，且W為奇數(shù)，優(yōu)選為9x9，則濾波后的圖像為二值化采用全局二值化方法設(shè)二值化后的圖像為,如果/;(x,_y)>//^/wW，則y;(x,力-i，否則/2(^) = 0，這里Amy/ww是二值化閾值，為任意值，可根據(jù)圖像的情況調(diào)整；線條聚類對于選取圖像每一列點坐標(biāo)的像素值，即y固定，用數(shù)組 "[/],/ = 0,1,...，//-1表示，數(shù)組的每一個元素為0或者1，再求出其上聚類中心和下聚類中心的坐標(biāo)c;,^和cw，采用二次定值法n計算大于5的非零點坐標(biāo)均值c;^和小于5的非零點坐標(biāo)均值c^以及它們./;(u) = ^Z Z/(^')'其中，i計算為i的元素的坐標(biāo)均值c = J>x"[/]/J>[/]，in計算大于5的非零點坐標(biāo)均值&妙和小于5的非零點坐標(biāo)均值c;附， iv依次按照上述歩驟確定每列的非零點坐標(biāo)均值c;^和c,，， 最后，描點后在整個圖像中形成了一個上聚類曲線和下聚類曲線；拼接位置搜索假設(shè)有兩幅相鄰的圖像，其上下聚類曲線分別為<formula>formula see original document page 3</formula>，首先尋找右邊圖像的旋轉(zhuǎn)角度e和位移Ax、 Ay，使得旋轉(zhuǎn)后 的右邊圖像，能夠跟左邊圖像上下聚類曲線間的平均距離最小，其中，平均距離是左 右圖像上聚類曲線重疊區(qū)間的距離的平均值與下聚類曲線距離的平均值之和的一半，為了加快算法執(zhí)行的速度，分兩歩進行首先用較大的步長，^在-25°到+25°之間 變化，Ax在/附"ge —術(shù)WA / 5 4/附age —術(shù)'(i/7z / 5間變動，Ajv在—— /2e/g似/ 4 /mage — Aez'gfe / 4間變動，其中i鵬ge—訂'c/t力為圖像寬度，力ffage—t為圖像高度， 搜索到次最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)角度和位移后，在該次最優(yōu)參數(shù)附近，用很小的搜索步長去搜索 最優(yōu)的拼接參數(shù)；圖像融合找到拼接參數(shù)后，先對第二幅圖像依照上一步搜索到的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角度 進行旋轉(zhuǎn)處理，然后采用簡單的加權(quán)融合的方法對圖像進行拼接，假設(shè)在某行上，即 x固定，左邊圖像的第W-M個像素到第W個像素，設(shè)其值為,(/),0SKM ,與右邊圖 像對應(yīng)行上的第O個像素到第M個像素，設(shè)其值為厶(0,0《KM，融合在一起，則拼接后圖像這M+i個像素的值y;(o,o^^M應(yīng)該為<formula>formula see original document page 3</formula>而落在重疊區(qū)域之外的像素，則是原圖像各自的像素值，所有圖象拼接至最后得 到的圖象即為全景圖象。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超聲生物顯微鏡檢査實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方法，其特征在于所述采用線性超聲生物顯微鏡檢查沿著角膜的某條經(jīng)線方向進行多 次掃描，所獲圖片至少為四張，并且相鄰兩張互有重疊。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種超聲生物顯微鏡檢查實現(xiàn)眼科前節(jié)的全景成像方法，它首先通過線性超聲生物顯微鏡檢查沿角膜經(jīng)線方向獲取至少四張連續(xù)并且相鄰兩張互有重疊的圖片，然后通過圖像濾波，二值化，線條聚類，拼接位置搜索，圖像融合將圖片拼接成一幅完整的眼球前節(jié)圖片。該方法能在實現(xiàn)眼球前節(jié)全景成像的同時具有線性超聲生物顯微鏡檢查的圖像精度。
文檔編號A61B3/13GK101288585SQ20071009016
公開日2008年10月22日 申請日期2007年4月17日 優(yōu)先權(quán)日2007年4月17日
發(fā)明者王健發(fā), 王寧利, 王雪喬 申請人:天津市索維電子技術(shù)有限公司