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获取高分辨视网膜图像的难点在于是否能够消除成像系统中像差的影响。为了进一步改善图像质量、提高视网膜细胞组织的观察分辨率,提出了结合自适应光学成像技术和视网膜图像后处理算法的方法。通过视网膜成像系统中的自适应光学技术实时校正人眼像差并获取初始视网膜图像,根据成像系统中的残余像差重建光学传递函数作为图像复原模型初始参数估计,最后对视网膜图像进行条件约束迭代半盲解卷积复原,进一步消除像差对成像质量的影响,从而得到高分辨率视网膜图像。实验结果表明:由这种方法处理的视网膜图像质量能得到明显提高,其图像质量客观评价参数(GMG,LS和PSV)比原始图像提高近1倍,在视网膜细胞的空间频率范围内(70～90 cyc/deg),复原后图像的功率谱平均值比原始图像提高了10倍左右,基本能满足观察分辨率要求。 相似文献
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为了解决微机械薄膜变形镜控制电压容易超出可行域范围的问题,提出了一种基于秉子法的电压求解方法.将控制电压求解的约束最优化问题,转化为求解一系列无约束最优化问题.该算法不但保证了最优解一定在可行域范围内,消除了常用算法采用"截止电压"方法带来的误差,而且还克服了罚函数法因惩罚因子取的太大而带来的病态问题.搭建基于OKO公司37通道微机械薄膜变形镜的自适应光学实验系统,分别以模拟眼和人眼出射渡前为入射畸变波前进行实验.与常用算法进行对比分析,结果表明,来子算法在稳定性和快速性上更优,为搭建小型化、低成本的人眼波前像差校正系统提供了算法支持. 相似文献
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