CN116725478A - 眼底屈光力的分析方法以及地形图生成方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种眼底屈光力的分析方法以及地形图生成方法，包括如下步骤：获取全局位移眼底连续帧集；计算每一帧的单帧清晰度；匹配出对应的帧序列号；获取在帧序列号所对应的局部位移眼底连续帧集；以眼底与视轴的交叉位置为原点，将笛卡尔坐标系中的坐标转换为极坐标系中的坐标；计算每个像素点的清晰度，并将像素点的清晰度作为清晰度序列，获取清晰度序列中符合预设条件的屈光映射值，根据不同位置的屈光映射值的集合生成极坐标系下的屈光力矩阵；对屈光力矩阵进行阶次分解分析，得到离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及不规则屈光矩阵；解决了医生借助验光眼睛测量眼睛需要多点测量导致费时费力且位置量化不准确的问题。

Description

眼底屈光力的分析方法以及地形图生成方法

技术领域

本申请涉及眼科医疗的技术领域，更具体地说，它涉及一种眼底屈光力的分析方法以及地形图生成方法。

背景技术

验光法分为主观验光法和客观验光法，两者均能测出患者的屈光度数和散光的轴回，这两种方法需有丰富验光经验的人员去使用，对应人员在掌握验光的技术上需要时间较长，而电脑验光技术较易学习和掌握，因此，出现了客观电脑验光仪。客观电脑验光仪的实现原理方法有多种，但均是对人眼视网膜区域的屈光力做出判断和推算。随着近视防控需求增加，临床对近视发展机制以及视网膜周边屈光度变化的检影需求也是逐步增加。

其中，为了测量周边屈光力信息，在通常情况下，医生借助验光眼镜对不同视角的眼底屈光力进行测量，但是，这种方法也只能一次测量一个位置，在多点测量诉求下，费时费力且位置量化不准确。

发明内容

针对现有借助验光眼镜对不同视角的眼底屈光力进行测量时，多点测量费时费力且位置量化不准确的技术问题，本申请提供一种眼底屈光力的分析方法以及地形图生成方法。

第一方面，本申请提供了一种眼底屈光力的分析方法，包括如下技术方案：

一种眼底屈光力的分析方法，包括如下步骤：

获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集；

计算所述全局位移眼底连续帧集中每一帧的单帧清晰度得到单帧清晰度集；

基于所述单帧清晰度集根据预设的清晰度模板匹配出对应的帧序列号；

获取在所述帧序列号所对应的眼前位置进行位移拍摄得到的局部位移眼底连续帧集；

以眼底与视轴的交叉位置为原点，将局部位移眼底连续帧集中每一帧像素在笛卡尔坐标系中的坐标转换为在极坐标系中的坐标，得到极坐标连续帧集；

计算所述极坐标连续帧集中每个像素点的清晰度，并将每一帧中对应像素点的清晰度作为清晰度序列，获取所述清晰度序列中符合预设条件的像素点对应位置的屈光映射值，根据不同位置的所述屈光映射值的集合生成极坐标系下的屈光力矩阵；

对所述屈光力矩阵进行阶次分解分析，得到离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及不规则屈光矩阵，其中，所述离焦矩阵、所述对称矩阵、所述规则散光矩阵以及所述不规则屈光矩阵对应的分解阶次依次变大。

通过上述技术方案，先获取全局的眼底图像，粗定位后选取较为清楚的清晰段，得到较为清楚的局部的眼底图像，再进行精细扫描，然后基于中心凹即原点进行坐标转换，基于计算的清晰度得到屈光力矩阵，再对目标屈光力矩阵进行求解和反变换得到眼底屈光力的各属性矩阵，医生通过各属性矩阵能够准确分析不同视角的眼底屈光力，解决了医生借助验光眼睛测量眼睛需要多点测量导致费时费力且位置量化不准确的问题。

优选的，所述获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

拍摄时控制所述眼底相机的主光轴与被测眼睛的瞳孔中心重合，且所述眼底相机与所述瞳孔之间设有预设的工作距离；

在预设的全局拍摄时间段内，改变镜头的截距位移，同时，连续拍摄得到所述全局位移眼底连续帧集。

通过上述技术方案，可基于双目相机定位原理，主光轴与瞳孔中心重合后能够方便采集眼底数据，改变截距位移能够采集不同位置的眼底数据，实现对眼睛的全局位移眼底连续帧集的采集。

优选的，所述获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

移动拍摄时对屈光度进行补偿，其中，根据所述截距位移调整对屈光度的补偿量。

通过上述技术方案，截距位移不同，对屈光度的补偿量，让屈光度能够在拍摄的过程中进行自适应变化，利于缩短拍摄时间，提升拍摄效率。

优选的，所述基于所述单帧清晰度根据预设的清晰度模板匹配出对应的帧序列号的步骤中，包括：

基于梯度的方法提取图像水平方向和垂直方向上的梯度值；

根据所述梯度值计算出清晰度值；

根据所述清晰度值进行对所述全局位移眼底连续帧排序；

根据所述清晰序列模板匹配出对应且连续的所述全局位移眼底连续帧，并得到对应的所述帧序列号。

通过上述技术方案，基于梯度的方法对图像整体清晰度进行量化，计算每一帧的整体清晰度，利于实现图像的粗筛。

优选的，所述计算出清晰度值的步骤中，还包括：

所述计算方法包括Brenner梯度法、Tenegrad梯度法或laplace梯度法；

其中，Tenegrad梯度法包括如下步骤：

使用Sobel算子提取所述全局位移眼底连续帧中水平方向和垂直方向上像素的梯度值；

设Sobel卷积核为Gx，Gy；

则所述全局位移眼底连续帧在点(x，y)处的梯度为定义所述全局位移眼底连续帧集中第n帧的清晰度值为/>其中m为单帧所述全局位移眼底连续帧的图像像素总数。

通过上述技术方案，基于梯度的方法，尤其是使用Tenegrad梯度法能够实现清晰度值的计算。

优选的，所述获取在所述帧序列号所对应的眼前位置进行位移拍摄得到的局部位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

将所述帧序列映射到眼底相机的截距位移；

设置拍摄位置为p，位移范围为(p-d，p+d)；其中，获取眼底在预设视野范围内屈光度的变化范围为±c，根据c值、拍摄时的屈光度与截距位移计算得到d值；

连续拍摄眼底得到所述局部位移眼底连续帧集，其中，隔帧的屈光度变化值小于0.1D。

通过上述技术方案，在粗筛过的清晰区域内，控制拍摄移动的速度以控制隔帧的屈光度变化值，使局部位移眼底连续帧集符合检验要求。

优选的，所述在笛卡尔坐标系中的坐标转换为在极坐标系中的坐标的步骤中，还包括：

在笛卡尔坐标系中像素的位置坐标为(x，y)，在极坐标系中像素的位置坐标为(r，θ)，对应关系为：

(x0，y0)为视网膜中心凹位置即原点。

通过上述技术方案，笛卡尔坐标系转换为极坐标系后，能够利于后续以临床所需的参数表达眼底的情况，还利于更精准地计算中心凹附近的屈光力。

优选的，所述计算所述极坐标连续帧集中每个像素点的清晰度的步骤中，还包括：

设定以预设的目标点为中心的预设领域范围；

计算所述预设领域范围内所有像素的清晰值；其中，计算所述清晰值的方法包括梯度值计算方法、灰度方差计算方法或者熵函数计算方法；

所述清晰值之和为所述目标点的清晰度。

通过上述技术方案，对转换后的帧序列逐像素点计算清晰度，利于得到后续的屈光力矩阵。

优选的，所述阶次分解分析为傅立叶分解分析，其中，所述离焦矩阵对应于0阶分解阶次，所述对称矩阵对应于1阶分解阶次，所述规则散光矩阵对应于2阶分解阶次，所述不规则屈光矩阵对应于其它阶分解阶次。

通过上述技术方案，借助傅立叶级数方法将矩阵分解后得到所需的数据，借助傅立叶级数方法以多个三角函数的和来表示数据中的周期性现象，而周期性现象指极坐标中屈光力矩阵的某一半径下的屈光力分布向量。

第二方面，本申请提供了一种眼底屈光力的分析方法，包括如下技术方案：

一种眼底屈光力的地形图生成方法，基于上述中的眼底屈光力的分析方法，根据极坐标与笛卡尔坐标的对应关系，将极坐标系中的矩阵转换为笛卡尔坐标系中的矩阵；

笛卡尔坐标系中的矩阵通过色条映射生成地形图。

通过上述技术方案，将分析后的矩阵从极坐标系转换至笛卡尔坐标系中，能够清楚地表达数据与物理意义之间的对应关系，再通过色条映射的方法生成地形图，能够凸显数据与物理意义之间的对应关系，利于展示人眼视网膜区域屈光力的状态。

综上所述，本申请的有益效果是：

(1)通过获取全局的眼底图像，粗定位后进行精细扫描，再进行极坐标转换，基于清晰度得到屈光力矩阵，对屈光力矩阵求解和反变换得到眼底屈光力的各属性矩阵，医生通过各属性矩阵能够准确分析不同视角的眼底屈光力；

(2)在拍摄的过程中对屈光度进行补偿，利于提升拍摄效率；

(3)坐标转换后能够利于后续以临床所需的参数表达眼底的情况，还利于更精准地计算中心凹附近的屈光力。

附图说明

图1是本申请中眼底屈光力的分析方法的方法流程图；

图2是本申请中全局位移眼底连续帧集的示意图；

图3是本申请中屈光度与截距位移的关系拟合出的曲线示意图；

图4是本申请中局部位移眼底连续帧集的示意图；

图5是本申请中全局位移眼底连续帧集与局部位移眼底连续帧集的对照关系图；

图6是本申请中提取出视网膜中心凹位置的方法流程图；

图7是本申请中坐标转换示意图；

图8是本申请中傅立叶分解分析方法的曲线示意图；

图9是本申请中的眼底屈光力地形图和分解后的各属性地形图。

具体实施方式

下面结合附图1-9和实施例，对本申请进行详细描述。

本申请实施例公开了一种眼底屈光力的分析方法，基于双目相机定位远离，通过单色光眼底相机进行拍摄，如图1所示，具体包括如下步骤：

获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集，全局位移眼底连续帧集如图2所示。单色光眼底相机在固定采样频率的设置下拍摄眼底，固定采样频率即相机帧率通常可为每秒为30-60帧。单色光眼底相机也可以采用非固定采样频率，但通常情况下，单色光眼底相机都是以固定采样频率进行拍摄。拍摄时控制单色光眼底相机的主光轴与被测眼睛的瞳孔中心重合，且眼底相机与瞳孔之间设有预设的工作距离，工作距离可在提前设置好，或者人工在现场设置，工作距离是根据单色光眼底相机的参数设计得到的，通常在40mm-50mm的范围内。

在预设的全局拍摄时间段内，改变镜头的截距位移，同时，连续拍摄得到全局位移眼底连续帧集。其中，单色光眼底相机被固定在由电机驱动移动的平台上，电机被以MCU为控制核心的驱动板控制，在2秒内使单色光眼底相机移动一次预设的行程。基于上述的电机控制方法及被控制移动的单色光眼底相机，可将拍摄系统的屈光度设计范围为±25D，固定采样频率设置为每秒为50帧。拍摄过程中，在整体行程内，单色光眼底相机等时间间隔拍摄眼底。

在忽略截距位移与屈光补偿的非线性对照的情况下，在移动拍摄时对屈光度进行补偿，具体地，如图3所示，基于拟和的曲线公式根据截距位移调整对屈光度的补偿量，曲线公式可根据单色光眼底相机的参数设计得到，具体内容为二次公式，曲线公式表示为：f(x)＝a*x²+b*x+c。对屈光度补偿后，能缩短拍摄时间，提升拍摄效率。实际控制时，在屈光度的补偿范围内，通过控制电机使单色光眼底相机的镜头在全局拍摄时间段内的截距位移发变化，同时单色光眼底相机连续采集视频帧，并记录为I(n)，n＝1、2、3……，视频帧总数为N，视频帧为全局位移眼底连续帧，视频帧的结合为全局位移眼底连续帧集。

计算全局位移眼底连续帧集中每一帧的单帧清晰度得到单帧清晰度集。其中，使用基于梯度的计算方法提取每一帧图像在水平方向和垂直方向上的梯度值，再根据梯度值计算出清晰度值作为每一帧的单帧清晰度。图像的清晰度是衡量图像质量的一个重要指标，常见的应用场景中，单色光眼底相机工作在无参考图像的模式下，所以在单色光眼底相机拍照时需要进行对焦控制。对焦不准确，图像就会变得模糊、不清晰。单色光眼底相机对焦时通过清晰度评判指标，单色光眼底相机控制镜头与拍摄目标的距离，使图像成像清晰。

基于梯度的计算方法有Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、Laplace梯度法、方差法或能量梯度法。Brenner梯度法是基于阈值的梯度评价方法，主要计算相邻两个像素灰度差的平方，定义如下：

D(f)＝∑_y∑_x|f(x+2，y)-f(x，y)|²。

Tenegrad梯度法采用Sobel算子分别提取水平和竖直方向的梯度，然后计算出图像清晰度。Laplace梯度法与Tenegrad梯度法基本一致，只需要用Laplace算子替代Sobel算子即可。

方差法中，聚焦清晰的图像比模糊图像具有更大的灰度差异，可用方差函数计算得到的结果作为清晰度的评价，公式如下：

D(f)＝∑_y∑_x|f(x，y)-μ|²；

其中，μ为整幅图像的平均灰度值，方差法对图像的噪声敏感，图像画面越纯净，函数值越小。

能量梯度法适合实时评价图像清晰度，公式如下：

D(f)＝∑_y∑_x(|f(x+1，y)-f(x，y)|²+|f(x，y+1)-f(x，y)|²)。

上述公式中，f(x，y)表示图像f对应像素点(x，y)的灰度值，D(f)为图像清晰度计算结果。

本实施例以Tenegrad梯度法为例，Tenegrad梯度法的具体步骤包括如下：

使用Sobel算子提取全局位移眼底连续帧中水平方向和垂直方向上像素的梯度值；

设Sobel卷积核为Gx，Gy；

则全局位移眼底连续帧在点(x，y)处的梯度为定义全局位移眼底连续帧集中第n帧的清晰度值为/>其中m为单帧全局位移眼底连续帧的图像像素总数。

基于单帧清晰度集根据预设的清晰度模板匹配出对应的帧序列号。根据清晰度值进行对全局位移眼底连续帧即I(n)做排序处理，再找出I(n)中清晰度值最高的一帧，取该帧前后预设时间段内或者预设数量的帧形成合集，合集的序列号作为帧序列号，记录为n1。另外，也可根据预设的基于其它现有排序提取规律的清晰序列模板匹配出对应且连续的全局位移眼底连续帧，并得到对应的帧序列号。上述基于梯度的方法能对图像整体清晰度进行量化，计算每一帧的整体清晰度后，利于实现图像的粗筛，得到清晰部位的局部位置。

获取在帧序列号所对应的眼前位置进行位移拍摄得到的局部位移眼底连续帧集，局部位移眼底连续帧集如图4所示，全局位移眼底连续帧集与局部位移眼底连续帧集的对照关系如图5所示。将帧序列号对应的帧序列位置映射到眼底相机的截距位移，记录此时电机驱动单色光眼底相机到达预设位置后的位移位置为P，具体地执行体现为设置拍摄位置为p，位移范围为(p-d1，p+d2)。其中，获取眼底在预设视野范围内屈光度的变化范围为±c，预设视野范围为医疗领域中的眼底大视野范围，屈光度的变化范围可提前预设好，或者医生根据自身的临床经验临时输入或者调整。根据c值、拍摄时的屈光度以及屈光度截距位移映射关系曲线得到d1值与d2值，可见，屈光度改变±c的过程中，屈光度截距位移的变化是不对称的，可根据屈光度和截距位移曲线映射关系：f(x)＝a*x²+b*x+c的公式来计算。

然后，以预设的固定帧率进行拍摄，控制电机驱动单色光眼底相机的移动速度，在局部行程内的拍摄过程中，单色光眼底相机等时间间隔拍摄眼底，使隔帧的屈光度变化值小于0.1D，或者隔帧的屈光度变化值约在0.1D以内。同时，单色光眼底相机连续拍摄眼底得到局部位移眼底连续帧集，并记录为I′(n′)，n′＝1、2、3……，视频帧总数为n′。在粗筛过的清晰区域内，控制拍摄移动的速度以控制隔帧的屈光度变化值，使局部位移眼底连续帧集符合检验要求。

视网膜中心凹位置是眼底与视轴的交叉位置，为了更好地让计算出的数据满足眼科临床医学对检验数据的要求，也为了更精准地计算中心凹附近的屈光力，需要先提取出视网膜中心凹位置，然后以视网膜中心凹位置为原点，将局部位移眼底连续帧集中每一帧像素在笛卡尔坐标系中的坐标转换为在极坐标系中的坐标，得到极坐标连续帧集。

具体地，如图6所示，提取出视网膜中心凹位置的方法包括：先将局部位移眼底连续帧放入预设且现有的分割模型中得到分割图像，分割模型可为现有技术中的U-net模型。再将分割图像放入预设且现有的识别模型中得到中心凹概率区域，识别模型可为现有技术中的yolo模型。然后，通过面积约束和形态约束识别出单张局部位移眼底连续帧的唯一中心凹区域，再对唯一中心凹区域进行圆拟合得到圆心位置，圆心位置即视网膜中心凹位置。

接着进行坐标转换，将所有的局部位移眼底连续帧重构为极坐标系下的局部位移眼底连续帧。如图7所示，具体过程为：局部位移眼底连续帧在笛卡尔坐标系中像素的位置坐标为(x，y)，在极坐标系中像素的位置坐标为(r，θ)，对应关系为：

(x0，y0)为视网膜中心凹位置即原点。坐标转换后能够利于后续以临床所需的参数表达眼底的情况，还利于更精准地计算中心凹附近的屈光力。

计算极坐标连续帧集中每个像素点的清晰度，即对转换后极坐标中的多个图像帧进行逐像素点计算清晰度，利于得到后续的屈光力矩阵。计算前可设定以预设的目标点为中心的预设领域范围，目标点可提前设置或者零时选择或者调整。计算预设领域范围内所有像素的清晰值，清晰值之和为目标点的清晰度。其中，可根据应用场景选择对应的计算方法以及计算参数，计算清晰值的方法可包括梯度值计算方法、灰度方差计算方法或者熵函数计算方法。

计算极坐标连续帧集的清晰度后，将每一帧中对应像素点的清晰度作为清晰度序列，获取清晰度序列中符合预设条件的像素点对应位置的屈光映射值，屈光映射值可根据屈光度和截距位移对应的曲线公式得到，截距位移可为像素点对应的值，则可根据曲线公式得到屈光度为屈光度映射值。根据不同位置的屈光映射值的集合生成极坐标系下的屈光力矩阵。即，对n′个所有转换后的极坐标连续帧在序列中位于同一位置的像素同方法求清晰度，并对清晰度进行排序，以清晰度最佳的像素所在位置处的屈光映射值作为该像素点的屈光度数。同理，得到所有像素位置处的屈光度数，进而生成极坐标系下的屈光力矩阵。

人眼眼底的屈光力是不规则的，为了更好地描述数据特征以满足临床分析需求，可在极坐标系下的屈光度矩阵基础上，对屈光力矩阵进行阶次分解分析，屈光力矩阵被分解为sphrical、decentration、regular-astigmatism与irregurity四种属性不同的矩阵数据。分解后的四种数据矩阵数据用以分别描述以眼底视网膜中心凹为中心的眼底离焦属性、对称属性、规则散光属性和其余不规则屈光属性，即，得到离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及其余不规则屈光矩阵，其中，分解后的四种数据矩阵分别对应于离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及其余不规则屈光矩阵对应的分解阶次依次变大。

具体地，阶次分解分析的方法可为傅立叶分解分析方法，傅立叶分解分析方法指以几个不同阶位的三角函数的和，来表示某种周期性现象的一种分析方法。本实施例使用的傅立叶分解分析方法中，共有4种分解阶次，其中，离焦矩阵对应于0阶分解阶次，对称矩阵对应于1阶分解阶次，规则散光矩阵对应于2阶分解阶次，其余不规则屈光矩阵对应于其它阶分解阶次。

更为具体地，如图8所示，周期性现象指上述极坐标屈光力矩阵的某一半径下的屈光力分布向量，记录为D(θ)，该向量分布范围为[0,2π]，傅立叶分析将这些分布以三角函数的和的形式展开，得到各次部分的值。公式为：

傅立叶分解分析方法的公式中，n为分解阶次，四种分解项分别对应0阶分解阶次、1阶分解阶次、2阶分解阶次以及其它阶分解阶次。对极坐标系下的屈光力矩阵中每一个R属性向量做同样分解，即可得到四种分解后的属性不同的矩阵数据。极坐标系下的矩阵中行与列分别代表半径R和角度θ，R属性向量是矩阵中行向量，即，半径向量。

先获取全局的眼底图像，粗定位后选取较为清楚的清晰段，得到较为清楚的局部的眼底图像，再进行精细扫描，然后基于中心凹即原点进行坐标转换，基于计算的清晰度得到屈光力矩阵，再对目标屈光力矩阵进行求解和反变换得到眼底屈光力的各属性矩阵。本实施例实现对人眼眼底大视场范围内所有位置进行屈光力测量和推演，最终得到全眼眼底屈光力地形图，为后续周边离焦分析，区域特征分析提供临床依据。医生通过各属性矩阵能够准确分析不同视角的眼底屈光力，克服了医生借助验光眼睛测量眼睛需要多点测量导致费时费力且位置量化不准确的问题。

本申请的另一实施例还公开了一种眼底屈光力的地形图生成方法，基于上述中的眼底屈光力的分析方法，根据极坐标与笛卡尔坐标的对应关系，将极坐标中的矩阵转换为笛卡尔坐标系中的矩阵。如图9所示，根据笛卡尔坐标系中的矩阵通过色条映射方法生成眼底屈光力地形图和分解后的各属性地形图，色条映射方法是现有技术中的一种映射对应关系的方法，具体内容包括在设定的范围内，使用不同的颜色表示不同的值。

笛卡尔坐标系中的矩阵包括屈光力矩阵、离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及其余不规则屈光矩阵，各属性地形图对应于离焦地形图、对称地形图、规则散光地形图以及其余不规则屈光地形图。将分析后的矩阵从极坐标系转换至笛卡尔坐标系中，能够清楚地表达数据与物理意义之间的对应关系，再通过色条映射的方法生成地形图，能够凸显数据与物理意义之间的对应关系，利于展示人眼视网膜区域屈光力的状态。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，本申请的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本申请思路下的技术方案均属于本申请的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种眼底屈光力的分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集；

计算所述全局位移眼底连续帧集中每一帧的单帧清晰度得到单帧清晰度集；

基于所述单帧清晰度集根据预设的清晰度模板匹配出对应的帧序列号；

获取在所述帧序列号所对应的眼前位置进行位移拍摄得到的局部位移眼底连续帧集；

以眼底与视轴的交叉位置为原点，将局部位移眼底连续帧集中每一帧像素在笛卡尔坐标系中的坐标转换为在极坐标系中的坐标，得到极坐标连续帧集；

计算所述极坐标连续帧集中每个像素点的清晰度，并将每一帧中对应像素点的清晰度作为清晰度序列，获取所述清晰度序列中符合预设条件的像素点对应位置的屈光映射值，根据不同位置的所述屈光映射值的集合生成极坐标系下的屈光力矩阵；

对所述屈光力矩阵进行阶次分解分析，得到离焦矩阵、对称矩阵、规则散光矩阵以及不规则屈光矩阵，其中，所述离焦矩阵、所述对称矩阵、所述规则散光矩阵以及所述不规则屈光矩阵对应的分解阶次依次变大。

2.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

拍摄时控制所述眼底相机的主光轴与被测眼睛的瞳孔中心重合，且所述眼底相机与所述瞳孔之间设有预设的工作距离；

在预设的全局拍摄时间段内，改变镜头的截距位移，同时，连续拍摄得到所述全局位移眼底连续帧集。

3.根据权利要求2所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述获取在眼前进行位移拍摄得到的全局位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

移动拍摄时对屈光度进行补偿，其中，根据所述截距位移调整对屈光度的补偿量。

4.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述基于所述单帧清晰度根据预设的清晰度模板匹配出对应的帧序列号的步骤中，包括：

基于梯度的方法提取图像水平方向和垂直方向上的梯度值；

根据所述梯度值计算出清晰度值；

根据所述清晰度值进行对所述全局位移眼底连续帧排序；

根据所述清晰序列模板匹配出对应且连续的所述全局位移眼底连续帧，并得到对应的所述帧序列号。

5.根据权利要求4所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述计算出清晰度值的步骤中，还包括：

计算方法包括Brenner梯度法、Tenegrad梯度法或laplace梯度法；

其中，Tenegrad梯度法包括如下步骤：

使用Sobel算子提取所述全局位移眼底连续帧中水平方向和垂直方向上像素的梯度值；

设Sobel卷积核为Gx，Gy；

则所述全局位移眼底连续帧在点(x，y)处的梯度为定义所述全局位移眼底连续帧集中第n帧的清晰度值为/>其中m为单帧所述全局位移眼底连续帧的图像像素总数。

6.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述获取在所述帧序列号所对应的眼前位置进行位移拍摄得到的局部位移眼底连续帧集的步骤中，还包括：

将所述帧序列映射到眼底相机的截距位移；

设置拍摄位置为p，位移范围为(p-d，p+d)；其中，获取眼底在预设视野范围内屈光度的变化范围为±c，根据c值、拍摄时的屈光度与截距位移计算得到d值；

连续拍摄眼底得到所述局部位移眼底连续帧集，其中，隔帧的屈光度变化值小于0.1D。

7.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述在笛卡尔坐标系中的坐标转换为在极坐标系中的坐标的步骤中，还包括：

在笛卡尔坐标系中像素的位置坐标为(x，y)，在极坐标系中像素的位置坐标为(r，θ)，对应关系为：

(x0，y0)为视网膜中心凹位置即原点。

8.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述计算所述极坐标连续帧集中每个像素点的清晰度的步骤中，还包括：

设定以预设的目标点为中心的预设领域范围；

计算所述预设领域范围内所有像素的清晰值；其中，计算所述清晰值的方法包括梯度值计算方法、灰度方差计算方法或者熵函数计算方法；

所述清晰值之和为所述目标点的清晰度。

9.根据权利要求1所述的眼底屈光力的分析方法，其特征在于：所述阶次分解分析为傅立叶分解分析，其中，所述离焦矩阵对应于0阶分解阶次，所述对称矩阵对应于1阶分解阶次，所述规则散光矩阵对应于2阶分解阶次，所述不规则屈光矩阵对应于其它阶分解阶次。

10.一种眼底屈光力的地形图生成方法，其特征在于：基于如权利要求1-9中任意一种所述的眼底屈光力的分析方法，根据极坐标与笛卡尔坐标的对应关系，将极坐标系中的矩阵转换为笛卡尔坐标系中的矩阵；

根据笛卡尔坐标系中的矩阵通过色条映射生成地形图。