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申请/专利权人：欧几里德(苏州)医疗科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于光学影像重建角膜3D模型的方法及系统，涉及光学影像重建技术领域，该方法包括：通过光学扫描设备采集获取多角度角膜影像集合，进行去噪预处理，生成可用多角度角膜影像集合，进行数据降维，获得标准多角度角膜影像集合；进行关键特征点提取，进行相似度分析，获得匹配关键特征点集合；对每个特征点进行深度估计，获得关键特征点深度值集合，生成关键特征点深度图；按照匹配关键特征点集合和关键特征点深度图，对可用多角度角膜影像集合进行立体拼接融合和三维模型重建，获得角膜立体三维全景模型。通过本申请可以解决现有技术中由于对角膜模型的构建准确度较低的技术问题，达到提高角膜模型的构建准确性的技术效果。

主权项：1.一种基于光学影像重建角膜3D模型的方法，其特征在于，所述方法包括：S1：通过光学扫描设备采集获取多角度角膜影像集合，对所述多角度角膜影像集合进行去噪预处理，获取可用多角度角膜影像集合，基于所述可用多角度角膜影像集合进行数据降维，获得标准多角度角膜影像集合；S2：基于所述可用多角度角膜影像集合进行关键特征点提取，得到多角度角膜影像关键特征点集合，基于所述多角度角膜影像关键特征点集合进行相似度分析，获得匹配关键特征点集合；S3：基于所述匹配关键特征点集合对多角度角膜影像关键特征点集合中的每个特征点进行深度估计，获得关键特征点深度值集合，并根据所述关键特征点深度值集合，生成关键特征点深度图；S4：按照所述匹配关键特征点集合和所述关键特征点深度图，对所述可用多角度角膜影像集合进行立体拼接融合和三维模型重建，获得角膜立体三维全景模型；其中，所述S1中获取可用多角度角膜影像集合，包括：S11：通过Canny算子所述对所述多角度角膜影像集合进行边缘特征提取标识，获得角膜边缘识别信息集合；S12：根据所述角膜边缘识别信息集合建立圆形拟合规则，基于所述圆形拟合规则，确定圆形拟合参数；S13：在所述多角度角膜影像集合内随机选取三个点，连接获得拟合圆形作为圆形最优解，并通过所述圆形拟合参数对所述圆形最优解进行迭代拟合，获得圆形拟合结果；S14：基于所述圆形拟合结果对所述多角度角膜影像集合进行数据去噪预处理，得到所述可用多角度角膜影像集合。

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