一种角膜直径的测量系统的制作方法

本申请涉及一种角膜直径的测量系统，属于图像处理领域。

背景技术：

角膜是眼睛前端一层透明薄膜，测量角膜直径在眼科疾病的诊断中具有重要作用。例如，婴幼儿发育速度很快，测量婴幼儿角膜直径变化，不仅了解其生长发育情况，而且对先天性青光眼的诊断有重要帮助。新生儿角膜直径大于11mm，1岁以内婴幼儿大于12mm很可能存在眼压升高。等大于3岁后，一般会在12mm以下。任何年龄阶段的儿童，角膜直径大于13mm，以及双眼角膜直径明显不对称均属于异常。因此测量婴幼儿角膜直径就显得尤为关键。

现有技术主要有两种方式对婴幼儿角膜直径进行测量，一种方式是通过机械设备进行，但机械设备测量精度较低，一般在0.5mm以下，而且由于婴幼儿不会配合，在测量时可能导致机械设备对婴幼儿的眼睛造成伤害，为了准确的测量，可以在测量时对婴幼儿注射镇定剂或者进行全麻，不但费用高昂，这些药物还会对婴幼儿身体产生影响；另一种方式是采用自动测量设备，例如验光曲率仪、orbscaniiz眼前节分析系统、光学相干生物测量仪和角膜地形图等，但这些自动测量设备价格昂贵，操作比较复杂，便携性差，同时又不适用于婴幼儿角膜橫径的测量。

技术实现要素：

本申请提出了一种角膜直径的测量系统，该系统不仅测量的角膜直径精度高，而且测量方式简单快捷、成本低。该角膜直径的测量系统，包括：图像获取装置、定位模块、图像截取模块、确定模块和计算模块；

图像获取装置，用于获取携带角膜的图像；

定位模块，用于确定角膜中心区域，将确定的角膜中心区域称为第一中心区域；

图像截取模块，用于以第二中心区域和第三中心区域分别为中心区域截取两个图像作为角膜边界图像；所述第二中心区域和第三中心区域为第一中心区域分别向两侧偏移预设距离后的区域；

确定模块，用于分别在图像截取模块截取的两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线；

计算模块，用于根据确定模块确定的两条角膜边界基准线计算角膜直径长度。

其中，所述图像获取装置包括图像获取模块和标尺；

所述标尺放置于眼睛正前方；

所述图像获取模块用于获取携带标尺的图像，将携带标尺的图像作为携带角膜的图像；

所述标尺由手柄和框体组成；所述框体的面积大于预设值。

进一步地，所述框体上携带框体中心标记。

进一步地，所述框体为长方形。

更进一步地，所述框体外部长20mm至60mm，宽20mm至50mm；所述框体内部空白区域长15mm至45mm，宽15mm至40mm。

再进一步地，所述框体外部长43mm，宽28mm；所述框体内部空白区域长35mm，宽20mm。

进一步地，所述标尺由不锈钢一体或分体制成。

进一步地，所述长方形框体呈绿色。

更进一步地，所述中心标记为所述框体沿对角线方向设置两根直线的交叉点。

再进一步地，所述中心标记为所述框体沿对角线方向设置两根红色线的交叉点。

进一步地，本申请实施例还包括提取模块，用于在图像获取装置获取的携带标尺的图像上提取标尺所包括的图像，将提取出的图像称为标尺图像。

其中，所述提取模块包括颜色转换单元和第一提取单元；

颜色转换单元，用于将图像获取装置获取的携带标尺的图像的颜色空间由rgb空间转换到lab空间；

第一提取单元，用于基于直方图在lab空间的携带标尺的图像上提取标尺图像。

进一步地，所述标尺的长方形框体呈绿色；

相应地，所述第一提取单元具体用于在携带标尺的图像上基于lab空间中a通道直方图提取标尺图像。

进一步地，所述提取模块还包括校验单元和第二提取单元；

校验单元，用于校验第一提取单元提取的标尺图像是否正确，如果否，触发第二提取单元；

第二提取单元，用于基于kmeans聚类算法在携带标尺的图像上提取标尺图像。

进一步地，还包括归一处理模块，用于对标尺图像进行归一化处理。

其中，所述归一处理模块包括缩放单元和归一处理单元；

所述缩放单元，用于将标尺图像缩放至指定尺寸；

所述归一处理单元，用于以所述缩放单元缩放后的标尺中心为中心点，截取指定尺寸的图像作为归一化后的标尺图像。

其中，所述定位模块具体用于以所述框体中心标记为中心，截取指定像素的图形区域，将截取的图形区域称为第一中心区域。

进一步地，还包括修正模块，用于在所述第一中心区域内修正框体中心标记。

其中，所述确定模块包括图像处理单元和边界提取单元；

所述图像处理单元，用于分别将两个角膜边界图像二值化，得到两个角膜边界二值图像；

边界提取单元，用于分别提取两个二值图像的边界，将每个边界的外部竖直切线作为角膜边界基准线。

进一步地，所述确定模块还包括调整单元，用于根据边界提取单元确定的两条基准线分别调整对应的角膜边界图像，然后再次触发所述图像处理单元和边界提取单元。

其中，所述计算模块包括坐标转换单元、第一计算单元和第二计算单元；

所述坐标转换单元，用于将两条角膜边界基准线分别相对于各自角膜边界图像的坐标转换为在角膜图像中的坐标；

所述第一计算单元，用于根据两条角膜边界基准线在角膜图像中坐标的横向偏移值，计算角膜直径的像素跨度值；

所述第二计算单元，用于根据所述第一计算单元计算的角膜直径的像素跨度值计算角膜直径长度。

设角膜直径的实际长度为lcornea，角膜直径的像素跨度值为pcornea，角膜图像绿框范围内的像素数量为nimage，标尺实物的内框面积为aimage，则所述第二计算单元计算的lcornea为

本申请的有益效果是：

本申请实施例获取携带角膜的图像后，确定角膜中心区域，然后根据角膜中心区域得到角膜边界图像，最后利用在角膜边界图像上确定的角膜边界基准线得到角膜直径长度，相对于现有技术的机械测量方法来说，不仅测量精度高，而且测量方式简单快捷，不易受婴幼儿的活动影响，由于不需镇定剂或者麻药，既不会对婴幼儿造成伤害，而且免去了药物成本；相对于现有技术的自动测量方法来说，不仅测量成本低廉，测量精度高，而且测量操作简单易行；

进一步地，本申请通过在眼睛正前方设置标尺，然后获取携带标尺的图像，不用接触到眼睛即可测量，而且使得获取的携带角膜的图像更加准确；

进一步地，标尺由手柄和框体组成，携带方便；

进一步地，确定角膜中心区域之前，在携带标尺的图像上提取标尺图像，使得后续处理更加快捷、准确，也提高了测量的精度；

进一步地，本申请实施例在携带标尺的图像上提取标尺图像之后还对标尺图像进行归一化处理，使标尺图像在同一坐标标准下进行处理，降低了后续处理的复杂度。

本申请提供了一种角膜直径的测量方法，包括：

获取携带角膜的图像；

确定角膜中心区域，将确定的角膜中心区域称为第一中心区域；

以第二中心区域和第三中心区域分别为中心区域截取两个图像作为角膜边界图像；所述第二中心区域和第三中心区域为第一中心区域分别向两侧偏移预设距离后的区域；

分别在两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线；

根据两条角膜边界基准线得到角膜直径长度。

其中，获取携带角膜的图像，具体为：

将标尺放置于眼睛正前方；

图像获取模块获取携带标尺的图像，将携带标尺的图像作为携带角膜的图像。

其中，所述标尺由手柄和框体组成；所述框体的面积大于预设值。

进一步地，所述框体上携带框体中心标记。

进一步地，所述框体为长方形。

进一步地，所述标尺由不锈钢一体或分体制成。

进一步地，所述长方形框体呈绿色。

进一步地，在确定角膜中心区域之前，还包括：

在携带标尺的图像上提取标尺所包括的图像，将提取出的图像称为标尺图像。

其中，在携带标尺的图像上提取标尺所包括的图像，具体为：

将携带标尺的图像的颜色空间由rgb空间转换到lab空间；

基于直方图在lab空间的携带标尺的图像上提取标尺图像。

进一步地，所述标尺的长方形框体呈绿色；

相应地，基于直方图在携带标尺的图像上提取标尺图像，包括：

在携带标尺的图像上基于lab空间中a通道直方图提取标尺图像。

进一步地，还包括：

校验提取的标尺图像是否正确，如果否，基于kmeans聚类算法在携带标尺的图像上提取标尺图像。

进一步地，在携带标尺的图像上提取标尺图像之后，还包括：

对标尺图像进行归一化处理。

其中，对标尺图像进行归一化处理，具体为：

将标尺图像缩放至指定尺寸；

以缩放后的标尺中心为中心点，截取指定尺寸的图像作为归一化后的标尺图像。

其中，确定角膜中心区域，具体为：

以所述框体中心标记为中心，截取指定像素的图形区域，将截取的图形区域称为第一中心区域。

进一步地，还包括：

在所述第一中心区域内修正框体中心标记。

其中，分别在两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线，包括：

分别将两个角膜边界图像二值化，得到两个角膜边界二值图像；

分别提取两个二值图像的边界，将每个边界的外部竖直切线作为角膜边界基准线。

进一步地，还包括：

根据两条角膜边界基准线分别调整对应的角膜边界图像；

根据调整后的角膜边界图像再次确定两条角膜边界基准线。

其中，根据两条角膜边界基准线得到角膜直径长度，具体为：

将两条角膜边界基准线分别相对于各自角膜边界图像的坐标转换为在角膜图像中的坐标；

根据两条角膜边界基准线在角膜图像中坐标的横向偏移值，得到角膜直径的像素跨度值；

根据角膜直径的像素跨度值得到角膜直径长度。

其中，根据角膜直径的像素跨度值得到角膜长度，具体为：

设角膜直径的实际长度为lcornea，角膜直径的像素跨度值为pcornea，角膜图像绿框范围内的像素数量为nimage，标尺实物的内框面积为aimage，则lcornea为

附图说明

图1是本申请提供的一种角膜直径的测量方法流程示意图；

图2是本申请提供的标尺示意图；

图3是本申请提供的一种角膜直径的测量系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案以及优点等更加清楚明确，在这里举出实际例子并参考附图进行进一步的说明。

参见图1，本发明实施例提供了一种角膜直径的测量方法，包括：

101、获取携带角膜的图像；

图2是本申请实施例提供的一种标尺示意图，通过该标尺可以更加准确的获取携带角膜的图像。该标尺由手柄和框体组成，框体的面积大于预设值，该预设值可以根据被拍摄者的眼眶面积确定。本申请实施例中框体为长方形，该标尺可由不锈钢一体或分体制成。

进一步地，为了获取的角膜图像更加准确，可以在框体上设置框体中心标记，使框体中心标记和眼睛瞳孔中心对齐，框体中心标记可以通过框体对角线的交叉点来标定，也可以通过长边中心线和宽边中心线的交叉点来标定，本申请实施例对框体中心标记的具体标定方式不作限制。

本申请实施例中使用的标尺内框尺寸为长35mm，宽20mm，外框尺寸为长43mm，款28mm，内外框间距为4mm，手柄尺寸为长50mm，款4mm，标尺的厚度为1mm，标尺的长方形框体外围圆角半径为1mm。

具体地，携带角膜的图像可以通过如下方式获取：

将标尺放置于眼睛正前方；

图像获取模块获取携带标尺的图像，将携带标尺的图像作为携带角膜的图像。

实际使用中，可以将标尺放置在被拍摄者眼睛正前方的眼眶处，放置时，使标尺的框平面与眼平面尽量平行并贴合，并将标尺的框体中心标记与被拍摄者眼睛瞳孔中心对齐，然后将图像获取模块正对被拍摄者眼眶上的标尺框体获取携带标尺的图像，最优的，图像获取模块与标尺框体距离约10cm～15cm。本申请实施例中图像获取模块可以是相机或者手机等。

进一步地，为了使测量的角膜直径精度更高，本申请实施例在确定角膜中心区域之前，还包括：

在携带标尺的图像上提取标尺所包括的图像，将提取出的图像称为标尺图像。

具体地，在携带标尺的图像上提取标尺图像，为：

将携带标尺的图像的颜色空间由rgb空间转换到lab空间；

基于直方图在lab空间的携带标尺的图像上提取标尺图像。

与rgb颜色空间相比，lab是一种与设备无关的颜色系统，也是一种基于生理特征的颜色系统。也就是说，lab是用数字化的方法来描述人的视觉感应。lab颜色空间中的l分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]。

直方图是一种常见的图像处理方法，它描述的是图像灰度值的概率分布，其中颜色可以看成是不同通道的灰度值的联合概率分布，也可以直观的认为是人眼所感知的颜色的分布。

进一步地，为了基于直方图提取标尺图像更加方便，本申请实施例中将标尺的长方形框体设置为绿色，相应地，基于直方图在携带标尺的图像上提取标尺图像为：

在携带标尺的图像上基于lab空间中a通道直方图提取标尺图像。

由于标尺的长方形框体呈绿色，缺少红色素，而lab空间中的a通道的负轴方向对准红色，对lab空间中的a通道进行标尺图像提取，能够极大的提高标尺图像提取的准确度和稳定性。

实际应用中，由于光照环境复杂，可能会出现错误，为了避免对后续处理的影响，本申请实施例还包括：

校验提取的标尺图像是否正确，如果否，基于kmeans聚类算法在携带标尺的图像上提取标尺图像。

基于kmeans聚类算法提取的标尺图像正确率比较高，但是速度很慢，在基于kmeans聚类算法对lab空间中的a通道提取标尺图像之后，还可以再次校验提取的标尺图像是否正确，如果校验不正确，可以再次基于kmeans聚类算法对lab空间中的ab通道提取标尺图像，直到提取的标尺图像校验成功。

进一步地，为了降低测量方法的复杂度，可以使标尺图像在同一坐标标准下进行处理，因此本申请实施例还包括：

对标尺图像进行归一化处理。

具体地，对标尺图像进行归一化处理，为：

将标尺图像缩放至指定尺寸；

以缩放后的标尺中心为中心点，截取指定尺寸的图像作为归一化后的标尺图像。

例如，将标尺图像进行无畸变缩放，使其标尺区域的面积尽可能的小，即固定长宽比的最小外截矩形，然后以缩放后的标尺图像中心为中心点，截取一个700×400的矩形作为归一化后的标尺图像。

102、确定角膜中心区域，将确定的角膜中心区域称为第一中心区域；

具体地，以框体中心标记为中心，截取指定像素的图形区域，将截取的图形区域称为第一中心区域。

例如，以标尺的长方形框体对角线交叉点为中心，截取尺寸为50像素的正方形图形区域，将该尺寸为50像素的正方形图形区域作为第一中心区域。

在确定第一中心区域之后，标尺的长方形框体中心标记可能会偏移，因此本申请实施例在确定第一中心区域之后，还包括：

在第一中心区域内修正框体中心标记。

具体地，可以利用canny算子和直线hough变换，在正方形图形区域内修正长方形框体对角线交叉点的位置。canny算子和直线hough变换属于本领域技术人员的公知常识，本申请实施例在此不再赘述。

103、以第二中心区域和第三中心区域分别为中心区域截取两个图像作为角膜边界图像；第二中心区域和第三中心区域为第一中心区域分别向两侧偏移预设距离后的区域；

为了使后续计算更加简单，本申请实施例中截取的图像形状为矩形，但本申请实施例不限于矩形，只要能达到本申请目的的图像形状都可以。

104、分别在两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线；

具体地，分别在两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线，包括：

分别将两个角膜边界图像二值化，得到两个角膜边界二值图像；

分别提取两个二值图像的边界，将每个边界的外部竖直切线作为角膜边界基准线。

更优的，可以使用最大类间方差法将角膜边界图像二值化为二值图像，然后对该二值图像提取边界，最后向弧形边界的外部划一条竖直切线，将该竖直切线作为角膜边界基准线。最大类间方差是指使用一个阈值将整个数据分成两个类，假如两个类之间的方差最大，那么这个阈值就是最佳的阈值。使用最大类间方差法将图像二值化是本领域技术人员的公知常识，本申请实施例在此不再赘述。

由于角膜边界图像可能存在黑白像素占比不均衡的现象，这种现象会造成图像边界检测不准确，因此为了避免这一现象，本申请实施例还包括：

根据两条角膜边界基准线分别调整对应的角膜边界图像；

根据调整后的角膜边界图像再次确定两条角膜边界基准线。

具体地，可以根据确定的基准线将对应的角膜边界图像进行裁剪，使得角膜边界图像沿其对应基准线左右对称，并使裁剪的角膜边界图像的面积尽可能最大，由于裁剪后的角膜边界图像的左右黑白像素占比更加均衡，然后对裁剪后的两个角膜边界图像再次执行在两个角膜边界图像上确定两条边界基准线的步骤，可以使得测量结果更加准确和稳定。

105、根据两条角膜边界基准线得到角膜直径长度。

具体地，根据两条角膜边界基准线得到角膜直径长度，为：

将两条角膜边界基准线分别相对于各自角膜边界图像的坐标转换为在角膜图像中的坐标；

根据两条角膜边界基准线在角膜图像中坐标的横向偏移值，得到角膜直径的像素跨度值；

根据角膜直径的像素跨度值得到角膜直径长度。

具体地，设角膜直径的实际长度为lcornea，角膜直径的像素跨度值为pcornea，角膜图像绿框范围内的像素数量为nimage，标尺实物的内框面积为aimage，则lcornea为

本申请实施例中，步骤102至105可以集成在一个服务器中，步骤101获取携带角膜的图像后，可以通过网络上传至该服务器中，不用安装特定的软件，由该服务器对携带角膜的图像进行识别，并测量出角膜直径，也可以将步骤102至105集成一个app处理，可以根据具体需要来设置，本申请对实现方式不作限制，因此本申请提供的角膜直径的测量方法非常容易普及。

本申请实施例获取携带角膜的图像后，确定角膜中心区域，然后根据角膜中心区域得到角膜边界图像，最后利用在角膜边界图像上确定的角膜边界基准线得到角膜直径长度，相对于现有技术的机械测量方法来说，不仅测量精度高，而且测量方式简单快捷，不易受婴幼儿的活动影响，由于不需镇定剂或者麻药，既不会对婴幼儿造成伤害，而且免去了药物成本；相对于现有技术的自动测量方法来说，不仅测量成本低廉，测量精度高，而且测量操作简单易行；进一步地，本申请通过在眼睛正前方设置标尺，然后获取携带标尺的图像，不用接触到眼睛即可测量，而且使得获取的携带角膜的图像更加准确；进一步地，标尺由手柄和框体组成，携带方便；进一步地，确定角膜中心区域之前，在携带标尺的图像上提取标尺图像，使得后续处理更加快捷、准确，也提高了测量的精度；进一步地，本申请实施例在携带标尺的图像上提取标尺图像之后还对标尺图像进行归一化处理，使标尺图像在同一坐标标准下进行处理，降低了后续处理的复杂度。

参见图3，本申请实施例还提供了一种角膜直径的测量系统，包括：图像获取装置31、定位模块32、图像截取模块33、确定模块34和计算模块35；

图像获取装置31，用于获取携带角膜的图像；

其中，图像获取装置31包括图像获取模块和标尺；

所述标尺放置于眼睛正前方；所述图像获取模块用于获取携带标尺的图像，将携带标尺的图像作为携带角膜的图像；

所述标尺由手柄和框体组成；所述框体的面积大于预设值。

进一步地，框体为长方形，该长方形框体上携带框体中心标记。

实际使用中，可以将标尺放置在被拍摄者眼睛正前方的眼眶处，放置时，使标尺的框平面与眼平面尽量平行并贴合，并将标尺的框体中心标记与被拍摄者眼睛瞳孔中心对齐，然后将图像获取模块正对被拍摄者眼眶上的标尺框体获取携带标尺的图像，最优的，图像获取模块与标尺框体距离约10cm～15cm。本申请实施例中图像获取模块可以是相机或者手机等。

长方形框体中心标记可以通过框体对角线的交叉点来标定，也可以通过长边中心线和宽边中心线的交叉点来标定，本申请实施例对框体中心标记的具体标定方式不作限制。

进一步地，本申请实施例还包括提取模块，用于在图像获取装置获取的携带标尺的图像上提取标尺所包括的图像，将提取出的图像称为标尺图像。

具体地，提取模块包括颜色转换单元和第一提取单元；

颜色转换单元，用于将图像获取装置获取的携带标尺的图像的颜色空间由rgb空间转换到lab空间；

第一提取单元，用于基于直方图在lab空间的携带标尺的图像上提取标尺图像。

具体地，当标尺的长方形框体呈绿色时，相应地，第一提取单元具体用于在携带标尺的图像上基于lab空间中a通道直方图提取标尺图像。

由于标尺的长方形框体呈绿色，缺少红色素，而lab空间中的a通道的负轴方向对准红色，对lab空间中的a通道进行标尺图像提取，能够极大的提高条吃图像提取的准确度和稳定性。

实际应用中，由于光照环境复杂，可能会出现错误，为了避免对后续处理的影响，因此本申请实施例中提取模块还包括校验单元和第二提取单元；

校验单元，用于校验第一提取单元提取的标尺图像是否正确，如果否，触发第二提取单元；

第二提取单元，用于基于kmeans聚类算法在携带标尺的图像上提取标尺图像。

基于kmeans聚类算法提取的标尺图像正确率比较高，但是速度很慢，在第二提取单元基于kmeans聚类算法对lab空间中的a通道提取标尺图像之后，还可以再次触发校验单元来校验提取的标尺图像是否正确，如果校验不正确，则提取模块还包括第三提取单元，用于基于kmeans聚类算法对lab空间中的ab通道提取标尺图像，直到提取的标尺图像校验成功。

进一步地，为了降低测量方法的复杂度，可以使标尺图像在同一坐标标准下进行处理，因此本申请实施例还包括归一处理模块，用于对标尺图像进行归一化处理。

具体地，归一处理模块包括缩放单元和归一处理单元；

缩放单元，用于将标尺图像缩放至指定尺寸；

归一处理单元，用于以缩放单元缩放后的标尺中心为中心点，截取指定尺寸的图像作为归一化后的标尺图像。

例如，缩放单元将标尺图像进行无畸变缩放，使其标尺区域的面积尽可能的小，即固定长宽比的最小外截矩形，然后归一处理单元以缩放后的标尺图像中心为中心点，截取一个700×400的矩形作为归一化后的标尺图像。

定位模块32，用于确定角膜中心区域，将确定的角膜中心区域称为第一中心区域；

具体地，定位模块32以框体中心标记为中心，截取指定像素的图形区域，将截取的图形区域称为第一中心区域。

例如，定位模块32以标尺的长方形框体对角线交叉点为中心，截取尺寸为50像素的正方形图形区域，将该尺寸为50像素的正方形图形区域作为第一中心区域。

在确定第一中心区域之后，标尺的长方形框体中心标记可能会偏移，因此本申请实施例还包括修正模块，用于在第一中心区域内修正框体中心标记。

具体地，可以利用canny算子和直线hough变换，在正方形图形区域内修正长方形框体对角线交叉点的位置。

图像截取模块33，用于以第二中心区域和第三中心区域分别为中心区域截取两个图像作为角膜边界图像；第二中心区域和第三中心区域为第一中心区域分别向两侧偏移预设距离后的区域；

确定模块34，用于在图像截取模块33截取的两个角膜边界图像上确定两条角膜边界基准线；

具体地，确定模块34包括图像处理单元和边界提取单元；

其中，图像处理单元，用于分别将两个角膜边界图像二值化，得到两个角膜边界二值图像；

实际应用中，图像处理单元可以使用最大类间方差法，将角膜边界图像二值化为二值图像。

边界提取单元，用于分别提取两个二值图像的边界，将每个边界的外部竖直切线作为角膜边界基准线。

需要说明的是，角膜边界图像可能存在黑白像素占比不均衡的现象，这种现象会造成图像边界检测不准确，因此为了避免这一现象，本申请实施例中确定模块还包括调整单元，用于根据边界提取单元确定的两条基准线分别调整对应的角膜边界图像，然后再次触发图像处理单元和边界提取单元，即再次确定角膜横径的基准线。

计算模块35，用于根据确定模块34确定的两条角膜边界基准线计算角膜直径长度。

具体地，计算模块35包括坐标转换单元、第一计算单元和第二计算单元；

其中，坐标转换单元，用于将两条角膜边界基准线分别相对于各自角膜边界图像的坐标转换为在角膜图像中的坐标；

第一计算单元，用于根据两条角膜边界基准线在角膜图像中坐标的横向偏移值，计算角膜直径的像素跨度值；

第二计算单元，用于根据所述第一计算单元计算的角膜直径的像素跨度值计算角膜直径长度。

设角膜直径的实际长度为lcornea，角膜直径的像素跨度值为pcornea，角膜图像绿框范围内的像素数量为nimage，标尺实物的内框面积为aimage，则所述第二计算单元计算的lcornea为

本申请实施例获取携带角膜的图像后，确定角膜中心区域，然后根据角膜中心区域得到角膜边界图像，最后利用在角膜边界图像上确定的角膜边界基准线得到角膜直径长度，相对于现有技术的机械测量方法来说，不仅测量精度高，而且测量方式简单快捷，不易受婴幼儿的活动影响，由于不需镇定剂或者麻药，既不会对婴幼儿造成伤害，而且免去了药物成本；相对于现有技术的自动测量方法来说，不仅测量成本低廉，测量精度高，而且测量操作简单易行；进一步地，本申请通过在眼睛正前方设置标尺，然后获取携带标尺的图像，不用接触到眼睛即可测量，而且使得获取的携带角膜的图像更加准确；进一步地，标尺由手柄和框体组成，携带方便；进一步地，确定角膜中心区域之前，在携带标尺的图像上提取标尺图像，使得后续处理更加快捷、准确，也提高了测量的精度；进一步地，本申请实施例在携带标尺的图像上提取标尺图像之后还对标尺图像进行归一化处理，使标尺图像在同一坐标标准下进行处理，降低了后续处理的复杂度。

以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。