角膜曲率测量中自动识别的对焦评价

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角膜曲率测量中自动识别的对焦评价

光图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 角膜曲率测量中自动识别的对焦评价
- Focus evaluation for automatic recognition in corneal curvature measurement
- 光学技术 2019年45卷第2期页码：218-223
- 作者机构：
  
  1. 1:上海理工大学医疗器械与食品学院生物医学光学与视光学研究所
  2. 2:上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市现代光学系统重点实验室教育部光学仪器与系统工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61378060)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.02.017
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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方丽萍, 陈兆学, 陈鹏, 等. 角膜曲率测量中自动识别的对焦评价[J]. 光学技术, 2019,45(2):218-223.

Focus evaluation for automatic recognition in corneal curvature measurement[J]. 2019, 45(2): 218-223.
方丽萍, 陈兆学, 陈鹏, 等. 角膜曲率测量中自动识别的对焦评价[J]. 光学技术, 2019,45(2):218-223. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.02.017.

Focus evaluation for automatic recognition in corneal curvature measurement[J]. 2019, 45(2): 218-223. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.02.017.

角膜曲率测量一般是采用视标成像的方法得到角膜的反射像后

通过对反射像的再成像间接得到角膜的曲率半径。为了实现对角膜曲率测量图像的对焦判断

在简化角膜曲率测量系统的基础上

对获取的图像对焦算法进行研究。对角膜曲率测量图像的六个测试光标分别进行像素统计

初步判别过度离焦的状态。对角膜曲率测量图像进行四方向Sobel算子的卷积运算

对得到的边缘增强图像进行对数灰度级像素统计

得到对焦评价值。将该算法与Tenengrad函数、方差函数和单一对数灰度级像素统计评价函数算法做对比实验

评价该算法的可行性。实验结果表明

该对焦评价函数具有良好的精确度、单峰性、灵敏度和无偏性

对细节信息较少、结构简单的图像的对焦评价方面有应用前景。

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