眼前节组织OCT图像边缘检测及特征角点提取 (2).docx

光学相干层析成像（OCT）是一种非侵入性的高分辨率成像技术，它利用光的相干性和干涉原理来观察生物组织的内部结构，尤其在眼科领域有广泛应用。眼前节OCT图像主要关注眼睛的前部，如角膜，这对于理解和诊断角膜疾病至关重要。在分析这些图像时，边缘检测和特征角点提取是关键步骤，因为它们能帮助识别和量化组织结构的关键特征。 传统的边缘检测算法可能会遇到突变像素点的问题，这可能导致图像分割不准确。针对这一问题，文章提出了一种改进的边缘检测方法。该方法在单尺度下采用多个结构元素进行边缘检测，这有助于捕捉不同尺度下的边缘信息。随后，根据边缘图像中像素点的灰度值差异性，算法引入了动态自适应权重来融合这些多结构的边缘图像。动态自适应权重可以根据像素点的局部特性调整，从而更准确地反映边缘强度。 为了进一步提高边缘检测的准确性，文章采用了连通域分析。这种方法可以识别并去除面积小的干扰区域，这些通常是噪声或非目标结构。通过计算每个像素点所在的连通域面积，可以判断是否属于目标结构的一部分，从而消除不必要的细节，使边缘更加清晰。 在完成边缘检测后，算法利用预先知道的角膜特征角点位置信息，有效地提取出角膜的特征角点。这一步对于角膜形状的分析和定量测量极其重要，例如测量角膜中央厚度和曲率，这些都是诊断角膜疾病的重要指标。 相较于传统的边缘检测算法，本文所提方法的优势在于能有效避免OCT图像边缘的突变像素点，减少噪声干扰，提供更为清晰的边缘信息，并且提高了特征角点提取的准确性。这将有利于医生更准确地评估眼疾，为临床决策提供更可靠的数据支持。 这篇文章详细阐述了一种用于眼前节OCT图像的边缘检测和特征角点提取算法。通过多结构元素检测、动态自适应权重融合以及连通域分析，该方法优化了边缘检测过程，减少了噪声影响，提升了角膜特征角点的定位精度。这一研究成果对于眼科的无创诊断和治疗具有重要意义，也为未来OCT图像处理技术的发展提供了新的思路。