典型文献
角膜神经显微图像的自适应渐晕校正
文献摘要：
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0.004 2、72.225 1 dB、0.960 0,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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
李天宇;李光旭;张琛;李方烃;李德衡
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
文献出处：
引用格式：
[1]李天宇;李光旭;张琛;李方烃;李德衡-.角膜神经显微图像的自适应渐晕校正)[J].光学精密工程,2022(20):2479-2488
A类：
角膜神经显微图像,渐晕校正,对数信息熵
B类：
接角,经图,视场,伪影,多项式函数,函数建模,模进,单张,物理性质,迭代优化,原图,正前,后图,实验测试,MSE,PSNR,SSIM,dB,对角,无须,亮度,图像拼接,计算机视觉,共聚焦显微镜
AB值：
0.215775
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
