DOI:10.16136/j.joel.2023.02.0237基于CorvisST医学影像的角膜轮廓提取算法李康生1,刘凤连1,吴剑武2,刘艳1,汪日伟3*(1.天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384;2.温州市工业科学研究院,浙江温州325028;3.温州理工学院,浙江温州325088)摘要:目前已有的轮廓提取算法在提取可视化角膜生物力学分析仪(cornealvisualizationscheimp-flugtechnology,CorvisST)影像的角膜轮廓中,由于角膜边缘的局部图像灰度分布相近这一特点,提取出的角膜轮廓普遍不完整或者提取的角膜轮廓边缘出现细小突出。这会使得角膜轮廓的完整性遭到破坏,提取到的角膜轮廓与实际的角膜原始图像严重不符。本文针对CorvisST采集的角膜图像的轮廓提取问题,基于最大类间方差法(OTSU)算法设计一种高效的图像处理方法。首先,将角膜图像进行除杂、灰度化以及图像降噪等处理,达到减少图像计算量和降低数字图像噪声干扰的目的;其次,基于OTSU算法对图像进行分割,并在此基础上加入数学形态学运算,达到平滑图像边界和填充细小“孔洞”的目的;最后,采用Canny边缘检测算法提取图像中的角膜轮廓,达成提取出高完整性角膜轮廓的目的。在相同的图像数据集上,与最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中设计的轮廓提取算法(B-OTSUalgorithm)进行了对比实验。实验结果表明,从轮廓完整性以及准确性的角度,应用本文方法提取的角膜轮廓明显优于最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中的B-OTSU算法提取的角膜轮廓。关键词:图像算法;轮廓提取;CorvisST影像;角膜轮廓中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1005-0086(2023)02-0208-06CornealcontourextractionalgorithmbasedonCorvisSTmedicalimageLIKangsheng1,LIUFenglian1,WUJianwu2,LIUYan1,WANGRiwei3*(1.KeyLaboratoryonComputerVisionandSystems,MinistryofEducationofChina,theKeyLaboratoryonIn-telligenceComputingandNovelSoftwareTechnologyoftheCityofTianjin,TianjinUniversityofTechnology,Tianjin300384,China;2.WenzhouIndustrialScienceResearchInstitute,Wenzhou,Zhejiang325028,China;3.WenzhouUniversityofTechnology,Wenzhou,Zhejiang325088,China)Abstract:Thecurrentlyexistingcontourextractionalgorithmextractingthecornealcontourofcornealvi-sualizationscheimpflugtechnology(CorvisST)image,duetotheclosegraydistributionofthecorneaedgelocalimage,thecornealcontourextractedgenerall...
