基于形态学的角膜地形特征提取新算法：高效、精准与易实现

本文主要探讨了一种创新的角膜地形图特征提取方法，针对角膜地形图像的处理和分析，这在眼科领域具有重要意义。该研究首先从角膜地形图像入手，通过区域图像计算偏心率来确定图像的中心位置，然后将图像转换到极坐标系，利用形态学的小尺度方形结构算子以及黑TOP-HAT变换技术来消除噪声并进行滤波处理，提高了数据的纯净度。 接着，算法利用腐蚀操作对给定方向上相距固定距离的点对进行处理，通过分析方向强度来识别纹理直线的主要方向，并进一步采用开运算来提取这些线性特征，增强了对角膜表面纹理的捕捉。这个步骤对于理解角膜表面的结构特征至关重要。 然而，由于内睫毛的影响，部分数据可能会丢失。为解决这个问题，研究者采用了闭运算的方法，有效地补充了因睫毛遮挡而缺失的信息，确保了圆环边缘检测的完整性。这种补偿策略有助于提高特征提取的准确性。 实验结果表明，该算法能够满足后续精确参数计算的需求，具备显著的优点，如数据损失小、数据精度高和算法实现性强。这对于准确评估角膜表面形状，特别是在圆锥角膜等眼科疾病诊断中的应用，具有很高的实用价值。通过将角膜地形图的特征提取提升到新的技术水平，本文的研究有助于优化眼科诊疗手段，提高患者视力矫正的精确度。