一种图像配准数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种图像配准数据处理方法及系统，涉及图像配准技术领域，获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像；根据多个结构特征图像，获取眼球运动过大的多个重影区域，每个重影区域内包括对应的重影浮动图像和重影基准图像；获取特征点对应关系；获取准确性大于预设阈值的若干对特征点，进行特征点匹配处理，获得处理重影浮动图像；进行像素配准处理，获得区域配准图像；对多个区域配准图像进行对齐融合处理，结合基准图像和浮动图像，获得配准图像。本发明专利技术解决了现有技术中存在图像采集过程中患者发生眼动，图像偏移量不一致，整图配准精度低的技术问题，达到了校正患者眼动引起的图像部分偏移，提高实时配准精度的技术效果。术效果。术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像配准数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像配准
，具体涉及一种图像配准数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着生活方式的改变和过度用眼增加，近年来，眼科疾病治疗需求不断增长，市场规模迅速扩大。在对眼科疾病进行诊断的过程中，由于眼底的血管是人体唯一可以通过体表直接观察到的血管，医疗人员通过眼底相机检查眼底的视神经、视网膜等是否存在病变。
[0003]目前，通过激光扫描共聚焦成像技术，通过在成像焦平面引入针孔实现激光点光源、视网膜、点探测器处于共轭位置，有效滤除出视网膜非焦平面的杂散光。可以提供眼底相机不具备的光学层析能力和高分辨率动态成像，横向分辨率达到微米级。
[0004]然而，单色激光拍摄得到的影像都为灰度图像，而灰度图像不能对眼底病灶进行呈现。由此，通常采用多个激光源对眼底同一部位成像，通过图像处理技术合成眼底彩照。由于眼底不同组织对不同波长的激光响应不同，因此单色激光图像在灰度分布、组织响应等方面并不一致，通常采用基于特征点匹配的图像配准算法来提取两图相同结构特征进行匹配，但是，由于激光扫描共聚焦成像技术单色激光图像对患者眼动十分敏感，常常呈现以某纵向扫描点为分界点，单色激光图片左右两部分在数据采集时运动状态不一致，因此浮动图像与参考图像的两部分偏移量并不一致。导致最终合成眼底彩照会出现部分重影的情况，不能保证彩照质量，以及由于偏移量过大，导致特征点寻找耗时长，无法满足实时性要求。现有技术中存在图像采集过程中患者发生眼动，图像偏移量不一致，整图配准精度低的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种图像配准数据处理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在图像采集过程中患者发生眼动，图像偏移量不一致，整图配准精度低的技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请提供了一种图像配准数据处理方法及系统。
[0007]本申请的第一个方面，提供了一种图像配准数据处理方法，其中，所述方法包括：获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，其中，所述多个单色激光图像包括基准图像和浮动图像；根据所述多个结构特征图像，获取眼球运动过大的多个重影区域，每个重影区域内包括对应的重影浮动图像和重影基准图像；对于每个重影区域，获取所述重影浮动图像和重影基准图像内的特征点对应关系，其中，所述特征点对应关系内包括多对特征点；获取所述特征点对应关系内准确性大于预设阈值的若干对特征点，对所述重影浮动图像进行特征点匹配处理，获得处理重影浮动图像；对所述处理重影浮动图像进行像素配准处理，获得区域配准图像；对所述多个重影区域内的多个区域配准图像进行对齐融合处理，结合所述基准图像和所述浮动图像，获得配准图像。
[0008]本申请的第二个方面，提供了一种图像配准数据处理系统，所述系统包括：特征图像获得模块，所述特征图像获得模块用于获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，
其中，所述多个单色激光图像包括基准图像和浮动图像；重影区域获得模块，所述重影区域获得模块用于根据所述多个结构特征图像，获取眼球运动过大的多个重影区域，每个重影区域内包括对应的重影浮动图像和重影基准图像；对应关系获得模块，所述对应关系获得模块用于对于每个重影区域，获取所述重影浮动图像和重影基准图像内的特征点对应关系，其中，所述特征点对应关系内包括多对特征点；浮动图像获得模块，所述浮动图像获得模块用于获取所述特征点对应关系内准确性大于预设阈值的若干对特征点，对所述重影浮动图像进行特征点匹配处理，获得处理重影浮动图像；区域图像获得模块，所述区域图像获得模块用于对所述处理重影浮动图像进行像素配准处理，获得区域配准图像；配准图像获得模块，所述配准图像获得模块用于对所述多个重影区域内的多个区域配准图像进行对齐融合处理，结合所述基准图像和所述浮动图像，获得配准图像。
[0009]本申请的第三个方面，提供了一种眼底激光照影仪，所述眼底激光照影仪包括如第二方面中所述的图像配准数据处理系统。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0011]本申请实施例提供的方法通过获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，其中，多个单色激光图像包括基准图像和浮动图像，然后根据多个结构特征图像，得到眼球运动过大的多个重影区域，每个重影区域内包括对应的重影浮动图像和重影基准图像，进而对于每个重影区域，得到重影浮动图像和重影基准图像内的特征点对应关系，其中，特征点对应关系内包括多对特征点，然后获取特征点对应关系内准确性大于预设阈值的若干对特征点，对重影浮动图像进行特征点匹配处理，获得处理重影浮动图像，进而通过对处理重影浮动图像进行像素配准处理，获得区域配准图像，然后对多个重影区域内的多个区域配准图像进行对齐融合处理，结合基准图像和浮动图像，获得配准图像。达到了提高配准图像的效率，对眼动导致整幅图像偏移量进行校正的技术效果。
[0012]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0013]图1为本申请提供的一种图像配准数据处理方法流程示意图；
[0014]图2为本申请提供的一种图像配准数据处理方法中获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像的流程示意图；
[0015]图3为本申请提供的一种图像配准数据处理方法中获取眼球运动过大的多个重影区域的流程示意图；
[0016]图4为本申请提供的一种图像配准数据处理系统的结构示意图。
[0017]附图标记说明：特征图像获得模块11，重影区域获得模块12，对应关系获得模块13，浮动图像获得模块14，区域图像获得模块15，配准图像获得模块16。
具体实施方式
[0018]本申请通过提供了一种图像配准数据处理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在图像采集过程中患者发生眼动，图像偏移量不一致，整图配准精度低的技术问题。本申
请达到了有效校正由于患者眼球运动引起的图像部分偏移，有效解决合成后的重影问题，提高全图配准精度和效率的技术效果。
[0019]本专利技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0020]下面，将参考附图对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是本专利技术的全部实施例，应理解，本专利技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部。
[0021]实施例一
[0022]如图1所示，本申请提供了一种图像配准数据处理方法，其中，所述方法包括：
[0023]步骤S100：获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，其中，所述多个单色激光图像包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像配准数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，其中，所述多个单色激光图像包括基准图像和浮动图像；根据所述多个结构特征图像，获取眼球运动过大的多个重影区域，每个重影区域内包括对应的重影浮动图像和重影基准图像；对于每个重影区域，获取所述重影浮动图像和重影基准图像内的特征点对应关系，其中，所述特征点对应关系内包括多对特征点；获取所述特征点对应关系内准确性大于预设阈值的若干对特征点，对所述重影浮动图像进行特征点匹配处理，获得处理重影浮动图像；对所述处理重影浮动图像进行像素配准处理，获得区域配准图像；对所述多个重影区域内的多个区域配准图像进行对齐融合处理，结合所述基准图像和所述浮动图像，获得配准图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个单色激光图像内的多个结构特征图像，包括：对所述多个单色激光图像进行高斯滤波平滑噪声处理，获得多个降噪处理图像；判断所述多个降噪处理图像的灰度值是否小于预设灰度值阈值；若是，则降噪处理图像采用自适应直方图增强算法处理和gamma曲线拉伸直方图处理，若否，则不进行处理，获得多个处理图像；对所述多个处理图像进行模糊增强处理，获得所述多个结构特征图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个处理图像进行模糊增强处理，包括：对所述多个处理图像进行模糊滤波器处理，获得多个模糊处理图像；将所述多个模糊处理图像按照第一预设比例叠加至所述多个单色激光图像上，获得多个第一增强处理图像；将所述多个处理图像和所述多个第一增强处理图像按照第二预设比例进行叠加，获得多个第二增强处理图像；根据所述多个单色激光图像的平均灰度值大小，获得多个灰度值阈值；按照所述多个灰度值阈值，对所述多个第二增强处理图像进行提取，获得所述多个结构特征图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个结构特征图像，获取眼球运动过大的多个重影区域，包括：将所述多个结构特征图像进行纵向分块，划分为多个区域，获得多个{block1，block2，block3，
…
}；根据所述多个{block1，block2，block3，
…
}，计算所述多个区域内，每个基准图像和每个浮动图像的互信息值差值，获得多个互信息值差值序列{d1,d2,d3,
…
}；当互信息值差值开始连续小于或大于预设差值阈值时的区域作为所述多个重影区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个重影区域，获取所述重影浮动图像和重影基准图像内的特征点对应关系，包括：对于每个重影区域，基于特征点提取算法提取重影基准图像的特征点，获得基准特征
点集合；对重影基准图像和重影浮动图像分别通过下采样构建基准图像金字塔和浮动图像金字塔，其中，所述重影基准图像和重影浮动图像分别位于所述基准图像金字塔和浮动图像金字塔的底层，且上一层图像基于下一层图像进行1/2比例下采样获得；将所述基准特征点集合内的多个特征点对应于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张奕凡，李超宏，汪丰，
申请(专利权)人：苏州微清医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：