角膜神经显微图像的自适应渐晕校正

作     者：李天宇 李光旭 张琛 李方烃 李德衡 LI Tianyu;LI Guangxu;ZHANG Chen;LI Fangting;LI Deheng

作者机构：天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387 天津医科大学眼科医院眼视光学院天津300384 国家眼耳鼻喉疾病临床医学研究中心天津市分中心天津300384 天津市视网膜功能与疾病重点实验室天津300384 北京大学人民医院眼科北京100044 瑞达昇医疗科技有限公司北京101100 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第20期

页      面：2479-2488页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：天津市科技计划项目(No.20YDTPJC01530) 天津市自然科学基金面上项目(No.19JCYBJC16200) 北京大学人民医院研究与发展基金资助项目(No.RDY2020-03) 

主　　题：计算机视觉 角膜神经显微图像 渐晕校正 共聚焦显微镜 对数信息熵 

摘      要：通过拼接角膜神经图像可以减小显微图像视场小的影响。由于显微图像存在渐晕效果,拼接图像会在拼接处产生伪影,影响医生诊断。为解决拼接图像的渐晕伪影问题,提出了一种通过非线性多项式函数建模进行图像渐晕校正的方法。首先,对单张角膜神经图像建立渐晕模型,设置符合渐晕物理性质的约束条件,利用L-M优化算法对渐晕模型参数进行迭代优化。在每次迭代优化过程中,计算对数信息熵,对当前渐晕模型的校正效果进行判断,防止图像过度校正。迭代优化结束后,将渐晕模型反向补偿原图像,完成渐晕校正处理。通过对比校正前后的拼接图像,校正后图像在拼接处无明显的渐晕伪影。实验测试5组不同患者的图像,校正后图像MSE、PSNR、SSIM评估指标平均值分别达到0.0042、72.2251 dB、0.9600,具有最佳的校正效果。本文算法的校正效果明显优于其他同类算法的校正效果。该方法能够有效地对角膜图像渐晕效果进行校正,无须提前设置固定的相机和环境亮度参数。校正后图像拼接效果良好,可获得更加准确、清晰、视野范围大的角膜神经拼接图像。