目的:探讨不同瞳孔直径下正常人眼全角膜总像差的斯特列尔比(strehl ratio,SR)与总高阶像差SR的正常值及其与调制传递函数(modulation transfer function,MTF)的关系。方法:应用SIRIUS 3D角膜地形图仪对200例(400眼)进行全角膜总像差的S...目的:探讨不同瞳孔直径下正常人眼全角膜总像差的斯特列尔比(strehl ratio,SR)与总高阶像差SR的正常值及其与调制传递函数(modulation transfer function,MTF)的关系。方法:应用SIRIUS 3D角膜地形图仪对200例(400眼)进行全角膜总像差的SR和总高阶像差的SR检查,并分析相对应的均方根值(root-mean-square,RMS)。结果:在不同瞳孔直径组下(3.0,5.0,6.0,7.0mm)全角膜总像差100'SR值为0.45±0.12,0.25±0.06,0.17±0.05,0.13±0.04;总高阶像差100'SR值为0.69±0.14,0.34±0.07,0.24±0.05,0.16±0.04;全角膜总像差200'SR值为0.45±0.12,0.24±0.06,0.20±0.04,0.16±0.03;总高阶像差200'SR值为0.70±0.13,0.35±0.07,0.27±0.06,0.20±0.04,各组均逐渐变小;全角膜总像差SR值和总高阶像差SR值与对应的RMS值之间均存在负相关性。当瞳孔直径小时,总像差SR值与MTF值的高频区相关性较高,而当瞳孔直径大时,总像差SR值与MTF值的低频区相关性较高。结论:正常人全角膜总像差的SR值和总高阶像差的SR值能够很好地反映其视觉质量。展开更多
针对传统的超分辨率复原算法边缘保持能力不足,存在振铃效应等问题,提出了基于修正点扩散函数的凸集投影超分辨率复原算法。首先,检测参考图像的边缘;然后,对传统的点扩散函数加一个权值因子进行修正,将点扩散函数分为0°、22.5...针对传统的超分辨率复原算法边缘保持能力不足,存在振铃效应等问题,提出了基于修正点扩散函数的凸集投影超分辨率复原算法。首先,检测参考图像的边缘;然后,对传统的点扩散函数加一个权值因子进行修正,将点扩散函数分为0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°8个方向,达到在边缘部分降低点扩散函数作用范围的效果;最后,利用改进的点扩散函数迭代修正参考帧,直到估计灰度值与实际灰度值的误差小到一定范围或达到设定的迭代次数,退出迭代,得到超分辨率复原图像。复原图像的质量采用峰值信噪比、均方误差和结构相似度进行评价。实验结果表明,两类测试图像的峰值信噪比提高范围为3.46~6.91 d B、均方误差降低范围为43.47~87.82、结构相似度提高范围为0.050 8~0.381 7。提高了超分辨率复原的边缘保持能力和复原图像的质量。展开更多
文摘目的:探讨不同瞳孔直径下正常人眼全角膜总像差的斯特列尔比(strehl ratio,SR)与总高阶像差SR的正常值及其与调制传递函数(modulation transfer function,MTF)的关系。方法:应用SIRIUS 3D角膜地形图仪对200例(400眼)进行全角膜总像差的SR和总高阶像差的SR检查,并分析相对应的均方根值(root-mean-square,RMS)。结果:在不同瞳孔直径组下(3.0,5.0,6.0,7.0mm)全角膜总像差100'SR值为0.45±0.12,0.25±0.06,0.17±0.05,0.13±0.04;总高阶像差100'SR值为0.69±0.14,0.34±0.07,0.24±0.05,0.16±0.04;全角膜总像差200'SR值为0.45±0.12,0.24±0.06,0.20±0.04,0.16±0.03;总高阶像差200'SR值为0.70±0.13,0.35±0.07,0.27±0.06,0.20±0.04,各组均逐渐变小;全角膜总像差SR值和总高阶像差SR值与对应的RMS值之间均存在负相关性。当瞳孔直径小时,总像差SR值与MTF值的高频区相关性较高,而当瞳孔直径大时,总像差SR值与MTF值的低频区相关性较高。结论:正常人全角膜总像差的SR值和总高阶像差的SR值能够很好地反映其视觉质量。
文摘针对传统的超分辨率复原算法边缘保持能力不足,存在振铃效应等问题,提出了基于修正点扩散函数的凸集投影超分辨率复原算法。首先,检测参考图像的边缘;然后,对传统的点扩散函数加一个权值因子进行修正,将点扩散函数分为0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°8个方向,达到在边缘部分降低点扩散函数作用范围的效果;最后,利用改进的点扩散函数迭代修正参考帧,直到估计灰度值与实际灰度值的误差小到一定范围或达到设定的迭代次数,退出迭代,得到超分辨率复原图像。复原图像的质量采用峰值信噪比、均方误差和结构相似度进行评价。实验结果表明,两类测试图像的峰值信噪比提高范围为3.46~6.91 d B、均方误差降低范围为43.47~87.82、结构相似度提高范围为0.050 8~0.381 7。提高了超分辨率复原的边缘保持能力和复原图像的质量。
