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扩展视网膜假体工作环境的红外图像增强策略研究

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摘要

随着全球人口老龄化加剧，视觉残疾人数逐年攀升，失明成为威胁人类生活质量最为严重的残疾之一。在众多致盲疾病中，老年黄斑病变和视网膜色素变性这类由视网膜的光感受器细胞退化引起的致盲疾病，目前还没有有效的治愈手段。视网膜假体的出现为此类患者的视觉功能修复提供了可能。 目前现有的大多数视网膜假体都是通过一个外置的摄像头接收物体表面反射的光获取外界场景信息，然后通过图像处理单元对图像信息进行编码、整合，经无线传输至体内的微电流刺激器，驱动电极阵列刺激视觉神经通路，诱发光幻视，从而产生视觉。然而当外界光照不足或无光照时，摄像头将无法正常捕获图像信息，导致视网膜假体无法有效的工作。一个简单、可行的解决方案是采用双模态摄像头（根据外界光照的强弱具有在可见光模式和红外光模式间自动切换功能）代替普通的摄像头以扩展视网膜假体的工作环境。另外，考虑在红外光模式下的红外成像质量远不及可见光模式下的自然光成像质量，因此，本研究设计了仿真假体视觉下的心理物理学实验探究了两种成像模式下被试完成视觉任务的能力，结果表明在红外光模式下被试完成视觉任务的能力显著低于其在可见光模式下。鉴于图像处理单元允许通过图像处理算法潜在的改善假体植入者的视觉感知，本研究就针对红外光模式下的成像特点（对比度低、信噪比低）以及假体视觉的特点（灰度级有限，颜色、纹理等特征缺失）探究了适用于视网膜假体的红外图像增强算法，并在仿真假体视觉下验证了提出方法的有效性。 本研究提出了一种基于自适应平台直方图均衡的红外图像增强策略，其借助一种成熟、有效的自适应平台直方图均衡算法实现对红外图像的灰度拉伸，提高图像的对比度;同时，使用导向滤波算法去除图像的背景噪声，而考虑到边缘轮廓信息对于假体植入者识别物体特征非常重要，因此，在导向滤波的基础上通过边缘检测算法提取图像的物体边缘;并将边缘轮廓叠加到灰度拉伸后的图像上，实现图像的边缘增强。 本研究的目的是扩展视网膜假体的工作环境，并通过红外图像处理策略改善假体植入者在红外光模式下完成视觉任务的能力。借助仿真假体视觉下的心理物理学实验平台，得出，首先，双模态摄像头下被试可以在完全无外界可见光的环境下继续工作，且能够感知到两种摄像头模式间的转换。其次，在红外光模式下被试完成视觉任务的能力显著低于其在可见模式下完成视觉任务的能力，这暗示着需要一定的红外图像处理策略改善被试在假体视觉下的物体识别性能。最后，实验结果显示本研究提出的图像处理策略显著的提高了被试在红外光模式下完成视觉任务的能力。以上实验结果表明本研究提出的方案能够为未来视网膜假体的设计提供可靠的参考。

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