面向眼底图像的杂光消除算法研究

发布时间：2022-02-09 06:30

　　眼底相片是目前眼科疾病诊断的重要依据。新式的行扫描眼底相机拍摄时容易受到环境影响,拍摄得到的照片中可能存在杂光甚至明显的亮斑,影响医生的诊断。目前消除杂光影响的主要方法是在设计光路时降低杂光摄入镜头的可能性,以及在拍摄环境中排除其他光源的干扰,没有在软件层面对杂光和噪声进行消除的实践。本文提出了算法用于处理相机得到的原始图像（视频）,生成不含杂光的成像结果。算法主要包括两个部分:第一部分是处理单张图片,设计分割算法确定杂光存在的位置,即待修复区域。计算图像小波系数,在小波系数上根据待修复区域像素的对应相邻点还原待修复区域信息,之后逆小波变换得到修复后的图像。最后使用高斯模糊处理修复区域边缘。第二部分是对连续帧进行融合,通过在傅里叶频域上相关确定帧之间平移变换,配准后在小波域上进行图像融合。融合时依据上文杂光定位结果排除杂光区域的影响,得到不含杂光的最终结果。本文算法在良好地保留图像原有信息的同时,消除了噪声并利用图像信息还原出了受到杂光影响的区域,得到的最终结果和原始图像相比有更好的视觉效果。 

【文章来源】：浙江大学浙江省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

线扫描共聚焦检眼镜示意图

浙江大学硕士学位论文第2章杂光消除基本理论及方法5第2章杂光消除基本理论及方法2.1杂光问题的提出2.1.1杂光形成的原因光学系统中，针对成像光学系统，任何非希望但经过传播后到达探测器面的光线为杂散光；针对非成像光学系统，任何成像或其它非预期的光线传播形成的光斑等为杂散光。在实际的眼底相机使用环境中，主要是来自室内日光灯发出的光射入患者眼内，最后反射到镜头中。在光学系统的设计中，杂散光无法完全消除，只能一定程度上抑制，只要杂散光不影响成像质量，或者说其影响在可接受或可允许的条件下，即视为完成杂散光抑制工作。眼底相机的拍摄得到的图片或多或少都会受到杂光影响。比较严重的杂光会影响医生的观察，需要设法消除。从图2-1可以看出，杂光分成两种类型，即亮区型（左）和雪花型（右）。图2-1杂光区域示意图。左为亮区型杂光，右为雪花型杂光2.1.2修复问题建模杂光通常只影响图像中的小部分区域。从图2-1可以看出，图像中杂光区域

浙江大学硕士学位论文第2章杂光消除基本理论及方法6的像素信息就是完全丢失了，因此只能从其周围的像素信息来推断杂光区域的像素信息。这就是图像处理的图像修复问题。此外，杂光区域也需要算法来自动地被定位。图2-2给出了杂光修复的总体流程：图2-2总体修复流程杂光修复算法首先对杂光进行定位，然后再加以修复。雪花型的杂光定位起来存在困难，而亮区型的杂光比较容易定位。本文只讨论亮区型的杂光算法。杂光定位具体来说先计算杂光区域的掩码模板mask，再通过算法填充mask所标记的杂光区域。最后根据mask将修复区域填回，并进行后处理，使得mask边缘的填充区域和原图不会有明显的分界。2.2图像修补的方法2.2.1基于偏微分的图像修复算法Bertalmío在2000年提出了一个简单的图像修复算法，该算法灵感来自现实中图像修复人员的操作[11]。需要事先确定好待修复的区域，然后在区域的边缘将图像信息从等位线方向扩散到修复区域内。该算法在修复损坏的图片，去除文字物体上有不错的表现，可以得到清晰而无伪影的修复图像，如图2-3所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3616523