【技术实现步骤摘要】
本申请涉及泪膜破裂检测，尤其涉及一种泪膜破裂时间检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、干眼症是一种常见的眼部疾病，通常由泪液分泌减少或泪液蒸发增加引起。干眼症的常见症状包括眼睛干涩、刺痛、沙粒感、视力模糊、眼睛疲劳等。干眼症的诊断通常需要进行全面的眼科检查，包括测量泪液量、确定泪液质量、测定泪液渗透压等。
2、非侵入式泪膜破裂时间(non-invasive break up time，nibut)作为一种新型的干眼检测方式，它可以排除检测者的主观判断标准，更加客观、精确，克服了传统的侵入式检测结果与观察者的经验以及染色剂对泪膜稳定性的影响。同时，它是一种非侵入性的检查方法，不需要接触眼部，因此不会对眼部造成任何伤害。
3、现有主流的nibut计算方法往往使用像差法，通过计算两帧之间的图像差异来检测泪膜破裂点，由于在检测时发生的各种情况，检测精度不高。另一种主流方法为使用深度学习检测网络来检测破裂点，这种方式需要大量的标注数据，并且对于标注数据中未出现的情况，检测结果的效果不佳。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种泪膜破裂时间检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中nibut计算方法检测精度不高，且对于标注数据中未出现的情况，检测结果的效果不佳的问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种泪膜破裂时间检测方法，所述方法包括：
4、获取被检测
5、将所述目标图像内的placido环按照极坐标展开并进行区域划分，得到区域图像；
6、根据所述区域图像内的placido环转换的直线对所述区域图像进行破裂点检测，得到所述目标图像的破裂点检测结果；
7、根据提取的所述区域图像内的骨架拓扑结构信息对所述区域图像进行遮挡检测，得到所述目标图像的遮挡检测结果；
8、基于所述破裂点检测结果和所述遮挡检测结果，从所述目标图像内筛选出泪膜破裂检测图像；
9、基于所述泪膜破裂检测图像，确定所述被检测者的泪膜破裂时间。
10、可选地，所述将所述目标图像内的placido环按照极坐标展开并进行区域划分，得到区域图像，包括：
11、从所述目标图像中裁剪出仅包含所述placido环的图像，得到placido环图像；
12、将所述placido环图像中的placido环按照极坐标展开，得到placido环展开图像；
13、按照固定步长，将所述placido环展开图像中的placido环转换的直线划分为若干个区域图像。
14、可选地，所述根据所述区域图像内的placido环转换的直线对所述区域图像进行破裂点检测，得到所述目标图像的破裂点检测结果，包括：
15、计算每个所述区域图像内的placido环转换的直线的总长度；
16、对所述总长度进行曲线拟合处理，生成预设曲线；
17、基于所述预设曲线和设定阈值，对每个所述区域图像内进行破裂点检测；
18、根据每个所述区域图像的检测结果，得到所述目标图像的破裂点检测结果。
19、可选地，所述根据提取的所述区域图像内的骨架拓扑结构信息对所述区域图像进行遮挡检测，得到所述目标图像的遮挡检测结果，，包括：
20、基于骨架提取算法提取所述区域图像内的拓扑结构，得到区域骨架图像；
21、根据所述区域骨架图像内的拓扑结构，确定所述区域骨架图像内是否存在骨架；
22、若存在，则计算得到所述骨架在所述区域骨架图像内的骨架比例；
23、基于所述骨架比例与比例阈值之间的大小关系，对所述区域图像进行遮挡检测；
24、根据每个所述区域图像的检测结果，得到所述目标图像的遮挡检测结果。
25、可选地，所述获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
26、基于预设缩放比例对所述泪膜破裂视频中抽取的泪膜图像进行缩放处理，得到每帧图像对应的第一缩放图像，不同的所述泪膜图像对应的预设缩放比例不同，所述泪膜图像的数量与所述预设缩放比例的数量相同；
27、将所述第一缩放图像内的placido环与placido环模板进行匹配，确定所述泪膜破裂视频对应的基准缩放系数；
28、基于所述基准缩放系数，对所述泪膜破裂视频中的每帧图像进行缩放处理，得到第二缩放图像；
29、基于所述第二缩放图像，确定所述每帧图像中所述被检测者处于睁眼状态的目标图像。
30、可选地，所述将所述第一缩放图像内的placido环与placido环模板进行匹配，确定所述泪膜破裂视频对应的基准缩放系数，包括：：
31、将所述第一缩放图像内的placido环与所述placido环模板进行尺寸匹配；
32、根据匹配结果，获取所述第一缩放图像中与placido环模板的尺寸相同的第一缩放图像；
33、将所述尺寸相同的第一缩放图像对应的预设缩放比例，，确定为所述泪膜破裂视频对应的基准缩放系数。
34、可选地，所述基于所述第二缩放图像，确定所述每帧图像中所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
35、将所述第二缩放图像内的placido环与所述placido环模板进行相似度匹配；
36、根据相似度匹配结果，确定所述第二缩放图像对应的相似度系数，及模板检测位置；
37、获取所述第二缩放图像中相似度系数大于系数阈值的目标缩放图像；
38、将所述目标缩放图像对应的目标帧图像作为所述目标图像。
39、可选地，所述获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
40、基于对比度增强方法对所述泪膜破裂视频中每帧图像进行增强处理，得到增强图像；
41、根据所述增强图像内的placido环，确定所述增强图像中所述被检测者处于睁眼状态的目标图像。
42、可选地，所述基于所述泪膜破裂检测图像，确定所述被检测者的泪膜破裂时间，包括：
43、基于所述泪膜破裂检测图像内泪膜破裂的位置信息和所述泪膜破裂检测图像的图像生成时间，确定所述被检测者的眼球各区域的泪膜破裂时间；和/或
44、基于所述泪膜破裂检测图像对应的图像生成时间，计算得到所述被检测者的泪膜破裂的平均时间，并将该平均时间作为所述泪膜破裂时间。
45、第二方面，本申请实施例提供了一种泪膜破裂时间检测装置，所述装置包括：
46、目标图像确定模块，用于获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像；
47、区域图像获取模块，用于将所述目标图像内的placido环按照极坐标展开并进行区域划分，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种泪膜破裂时间检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像内的Placido环按照极坐标展开并进行区域划分，得到区域图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述区域图像内的Placido环转换的直线对所述区域图像进行破裂点检测，得到所述目标图像的破裂点检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取的所述区域图像内的骨架拓扑结构信息对所述区域图像进行遮挡检测，得到所述目标图像的遮挡检测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一缩放图像内的Placido环与Placido环模板进行匹配，确定所述泪膜破裂视频对应的基准缩放系数，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二缩放图像，确定所述每帧图像中所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述泪膜破裂检测图像，确定所述被检测者的泪膜破裂时间，包括：
10.一种泪膜破裂时间检测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行权利要求1至9中任一项所述的泪膜破裂时间检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种泪膜破裂时间检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像内的placido环按照极坐标展开并进行区域划分，得到区域图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述区域图像内的placido环转换的直线对所述区域图像进行破裂点检测，得到所述目标图像的破裂点检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取的所述区域图像内的骨架拓扑结构信息对所述区域图像进行遮挡检测，得到所述目标图像的遮挡检测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被检测者的泪膜破裂视频中的所述被检测者处于睁眼状态的目标图像，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一缩放图像内的placido...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡馨月，何兰青，刘家明，
申请(专利权)人：北京鹰瞳科技发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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