眼底相机控制方法、眼底相机与存储介质与流程

1.本发明属于诊断仪器领域，尤其涉及一种眼底相机控制方法、眼底相机与存储介质。


背景技术：

2.为了实现对患者的眼底成像检测，并根据眼底成像检测的结果对慢性疾病的发展情况进行确定，避免病情加重，眼底相机的使用越来越广泛，同时在眼底相机的使用过程中，往往需要人工进行焦距的确定，不仅耗时耗力，而且准确度难以满足要求。
3.因此为了实现对眼底相机的焦距的自动控制，在授权发明专利cn114098632b《用于对眼底相机中的马达进行控制的方法及其相关产品》中通过获取副摄像头所确定的瞳孔中心的位置数据，以及将位置数据输入至马达控制模型中，以得到将所述主摄像头移动至工作距离位置处的马达移动量，但是却存在以下技术问题：不同人的瞳孔中心的位置以及面部轮廓存在较大的差异，采用上述发明专利的方式若模型的训练集来自所有的用户，则会导致马达移动量的控制准确度较低，若模型的训练集来自自身，则由于训练集的数量较少，会导致模型的准确度较低，同样会导致马达移动量的控制准确度较低。
4.未考虑结合用户的眼底图像以及其它特征进行用户的身份的识别，一般来说，用户的眼底图像中的血管分布情况具有唯一标识性，同时在用户的虹膜的两侧的巩膜中也分布有唯一且稳定的眼纹，因此若不考虑对用户的身份的识别，就无法获取用户的历史数据，同时也就无法根据用户的历史马达移动量在第一时间实现对移动距离的确定。
5.针对上述技术问题，本发明提供了一种眼底相机控制方法、眼底相机与存储介质。


技术实现要素：

6.为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：根据本发明的一个方面，提供了一种眼底相机控制方法。
7.一种眼底相机控制方法，其特征在于，具体包括：s11通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据所述用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据，并根据所述位置数据确定需要对焦距进行控制时，进入步骤s12；s12通过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，若是，则进入步骤s14，若否，则进入步骤s13；s13通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，若是，则基于所述匹配眼底图像所
对应的马达移动量以及位置数据进行马达控制移动量的确定，若否，则进入步骤s14；s14通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。
8.进一步的，所述瞳孔中心的位置数据根据所述眼底图像中的瞳孔图像的识别角度进行所述瞳孔中心的坐标的确定。
9.进一步的，所述历史相似眼底图像确定的具体步骤为：通过汉明距离函数确定眼底的图像编码序列与历史眼底图像的图像编码序列的偏差量，并基于所述偏差量确定所述眼底图像与所述历史眼底图像的相似度，并根据所述相似度进行所述历史相似眼底图像的确定。
10.进一步的，通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，具体包括：将综合相似度最大的所对应的所述历史相似用户的眼底图像作为匹配眼底图像。
11.进一步的，根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定，具体包括：判断所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据是否小于预设偏差，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述马达在在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时，再进入下一步骤；获取所述瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时的眼底图像的清晰度，其中所述眼底图像的清晰度根据所述眼底图像的图像噪声进行确定，并根据所述眼底图像的清晰度确定所述马达的移动量，直到所述眼底图像的清晰度满足要求。
12.第二方面，本发明提供了一种眼底相机，采用上述的一种眼底相机控制方法，包括：位置数据确定模块；历史相似用户确定模块；匹配眼底图像确定模块；马达控制移动量确定模块；其中所述位置数据确定模块负责通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据所述用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据；所述历史相似用户确定模块负责过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户；所述匹配眼底图像确定模块负责通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像；所述马达控制量确定模块负责通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。
13.第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种眼底相机控制方法。
14.本发明的有益效果在于：
通过根据编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，从而实现了从局部纹理特征的角度实现了对历史眼底图像的初步筛选，并通过多种角度对历史疑似用户的筛选，即减少了需要进行进一步综合相似度分析的数据量，同时也保证了马达移动量的控制效率。
15.通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，从而实现了从虹膜特征量、眼底图像以及眼角图像三个角度对综合相似度的确定，进一步保证了匹配眼底图像的筛选的准确性。
16.通过按照匹配眼底图像的差异，采用差异性的马达控制移动量的确认方法，不仅保证了存在历史相似图像的用户的调节效率，同时也保证了没有历史相似图像的用户的自动调节的准确性。
17.其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
19.通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显；图1是一种业务跟踪及监控方法的流程图；图2是筛选用户的数量的确定的具体步骤的流程图；图3是历史相似眼底图像的综合相似度确定的方法的流程图；图4是一种眼底相机的框架图；图5是一种计算机存储介质的框架图。
具体实施方式
20.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
21.为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了根据本发明的一个方面，提供了一种眼底相机控制方法，其特征在于，具体包括：s11通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据所述用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据，并根据所述位置数据确定需要对焦距进行控制时，进入步骤s12；需要说明的是，所述瞳孔中心的位置数据根据所述眼底图像中的瞳孔图像的识别
角度进行所述瞳孔中心的坐标的确定。
22.在实际的操作过程中，可以通过图像特征识别的方式对眼角、瞳孔、眼白等进行识别，从而可以实现对其倾斜角度的判断，并根据该倾斜角度进行瞳孔中心的坐标的确定。
23.s12通过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，若是，则进入步骤s14，若否，则进入步骤s13；具体的举例说明，所述历史相似眼底图像确定的具体步骤为：通过汉明距离函数确定眼底的图像编码序列与历史眼底图像的图像编码序列的偏差量，并基于所述偏差量确定所述眼底图像与所述历史眼底图像的相似度，并根据所述相似度进行所述历史相似眼底图像的确定。
24.需要说明的是，在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。
25.可以理解的是，当眼底的图像编码序列与历史眼底图像的图像编码序列存在较大差异时，其汉明距离函数也会偏大，相似度较差。
26.具体的举例说明，确定所述用户是否存在历史相似用户，具体包括：s21获取历史相似眼底图像的相似度，并通过所述历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，若是，则确定存在历史相似用户，并进入步骤s23，若否，则进入步骤s22；具体的，在本实施例中，当历史相似眼底图像存在相似度较高的眼底图像时，则可以确定存在历史相似用户，具体的可以通过阈值的方式实现。
27.s22获取所述历史相似眼底图像的数量，并确定所述历史相似眼底图像的数量是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定不存在历史相似用户；具体的，在本实施例中，当历史相似眼底图像的数量较少时，则可以确定不存在历史相似用户，具体的同样可以通过阈值的方式实现。
28.s23通过所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度进行相似度阈值的确定，并判断所述历史相似眼底图像的相似度大于所述相似度阈值的数量是否满足要求，若是，则进入步骤s24；若否，则将所述历史相似眼底图像的相似度大于所述相似度阈值所对应的历史用户作为历史相似用户；需要说明的是，所述相似度阈值跟所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度相关，其中所述历史眼底图像的数量越多，所述历史眼底图像的相似度的平均值越大，则所述相似度阈值越大。
29.s24通过所述历史眼底图像的数量、历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像的数量以及相似度进行筛选用户的数量的确定，并根据所述筛选用户的数量以及所述筛选用户的相似度进行历史相似用户的确定。
30.具体的举例说明，如图2所示，所述筛选用户的数量的确定的具体步骤为：s31获取所述历史眼底图像的数量，并将所述相似度大于所述相似度阈值的数量的历史相似眼底图像作为筛选相似图像，并将所述筛选相似图像与历史眼底图像的数量的
比值作为筛选图像比，并通过所述筛选图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入步骤s32；需要说明的是，筛选图像比反应的是筛选相似图像所占所有的历史眼底图像的比例，当该比例较少时，则说明选择得到的筛选相似图像可以对应于历史相似用户，从而保证历史相似用户的数量，保证最终的综合相似度的评估的准确性。
31.s32获取所述历史相似图像的数量，并将所述筛选相似图像与历史相似眼底图像的数量的比值作为筛选近似图像比，并通过所述筛选近似图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入步骤s32；s33获取所述历史眼底图像的相似度的平均值以及所述历史相似眼底图像的相似度的平均值，并将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史眼底图像的相似度的平均值的差值作为历史图像相似度偏差量，将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史相似眼底图像的相似度的平均值的差值作为近似图像相似度偏差量，并根据所述历史图像相似度偏差量与所述近似图像相似度偏差量确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入步骤s34；s34通过所述筛选图像比、筛选近似图像比、近似图像相似度偏差量、历史图像相似度偏差量进行所述筛选用户的数量的确定。
32.需要说明的是，筛选用户的数量还需要在设定范围内来选取，一旦超过某个范围，则会导致总体的计算效率变慢。
33.需要说明的是，通过所述筛选图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，具体包括：当所述筛选图像比小于预设比值时，则确定所述筛选相似图像的数量满足要求。
34.在本实施例中，通过根据编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，从而实现了从局部纹理特征的角度实现了对历史眼底图像的初步筛选，并通过多种角度对历史疑似用户的筛选，即减少了需要进行进一步综合相似度分析的数据量，同时也保证了马达移动量的控制效率。
35.s13通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，若是，则基于所述匹配眼底图像所对应的马达移动量以及位置数据进行马达控制移动量的确定，若否，则进入步骤s14；具体的举例说明，如图3所示，所述历史相似眼底图像的综合相似度确定的方法为：s41通过所述眼底相机获取所述用户的眼部周边图像，并根据所述用户的眼部周边图像进行内外眼角、眼皮最高点和最低点的特征量的提取，并根据所述内外眼角、眼皮最高点和最低点确定所述用户与所述历史相似用户的眼部相似度，并根据所述相似度与眼部相似度进行眼部修正相似度的确定，并根据所述眼部修正相似度对所述历史相似用户进行筛选得到历史筛选相似用户，根据所述历史筛选相似用户的眼部修正相似度的最大值与所
述历史筛选相似用户的眼部修正相似度的平均值的偏差量确定是否能够进行匹配眼底图像的确定，若是，则进入步骤s42，如否，则进入步骤s43；需要说明的是，通过首先考虑眼部周边图像，从而避免了其他眼底图像的局部纹理特征或者虹膜的特征向量的提取难度较大的问题，同时也实现了对历史相似用户的数量的进一步的筛选。
36.s42将所述历史筛选相似用户的眼部修正相似度的最大值与其它的历史筛选相似用户的眼部修正相似度的差值作为对比差，并根据所述对比差的最小值、对比差小于预设值的历史筛选相似用户的数量以及对比差小于预设值的历史筛选相似用户在所述历史筛选相似用户中的比例、对比差的平均值确定所述眼部修正相似度的最大值所对应的历史筛选相似用户的眼底图像是否为匹配眼底图像，若是，则将眼部修正相似度的最大值所对应的历史筛选相似用户的眼底图像作为匹配眼底图像，若否，则进入步骤s43；s43获取所述用户的眼底图像的局部纹理特征、颜色矩、圆度，并基于所述用户的眼底图像的局部纹理特征、颜色矩、圆度进行所述用户的眼底图像的图像特征量的确定，并根据所述图像特征量与所述历史筛选相似用户的图像特征量进行眼底图像的图像相似度的确定，并根据所述图像相似度对所述历史筛选相似用户进行二次筛选得到待筛选匹配用户；s44通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并根据所述用户的虹膜的特征向量以及待筛选匹配用户的虹膜的特征向量确定所述用户与所述待筛选匹配用户的虹膜相似度，并根据所述虹膜相似度、相似度、眼部相似度、图像相似度进行所述用户与所述待筛选匹配用户的综合相似度的确定。
37.具体的，通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，具体包括：将综合相似度最大的所对应的所述历史相似用户的眼底图像作为匹配眼底图像。
38.在本实施例中，通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，从而实现了从虹膜特征量、眼底图像以及眼角图像三个角度对综合相似度的确定，进一步保证了匹配眼底图像的筛选的准确性。
39.s14通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。
40.可以理解的是，根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定，具体包括：判断所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据是否小于预设偏差，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述马达在在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时，再进入下一步骤；获取所述瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时的眼底图像的清晰度，其中所述眼底图像的清晰度根据所述眼底图像的图像噪声进行确定，并根据所述眼底图像的清晰度确定所述马达的移动量，直到所述眼底图像的清晰度满足要求。
41.在本实施例中，通过按照匹配眼底图像的差异，采用差异性的马达控制移动量的
确认方法，不仅保证了存在历史相似图像的用户的调节效率，同时也保证了没有历史相似图像的用户的自动调节的准确性。
42.另一方面，如图4所示，本发明提供了一种眼底相机，采用上述的一种眼底相机控制方法，包括：位置数据确定模块；历史相似用户确定模块；匹配眼底图像确定模块；马达控制移动量确定模块；其中所述位置数据确定模块负责通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据所述用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据；所述历史相似用户确定模块负责过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户；所述匹配眼底图像确定模块负责通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像；所述马达控制量确定模块负责通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。
43.通过所述眼底相机获取所述用户的眼部周边图像，并根据所述用户的眼部周边图像进行内外眼角、眼皮最高点和最低点的特征量的提取，并根据所述内外眼角、眼皮最高点和最低点确定所述用户与所述历史相似用户的眼部相似度，并根据所述相似度与眼部相似度进行眼部修正相似度的确定，并根据所述眼部修正相似度对所述历史相似用户进行筛选得到历史筛选相似用户，根据所述历史筛选相似用户的眼部修正相似度的最大值与所述历史筛选相似用户的眼部修正相似度的平均值的偏差量确定不能够进行匹配眼底图像的确定时，进入下一步骤；获取所述用户的眼底图像的局部纹理特征、颜色矩、圆度，并基于所述用户的眼底图像的局部纹理特征、颜色矩、圆度进行所述用户的眼底图像的图像特征量的确定，并根据所述图像特征量与所述历史筛选相似用户的图像特征量进行眼底图像的图像相似度的确定，并根据所述图像相似度对所述历史筛选相似用户进行二次筛选得到待筛选匹配用户；通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并根据所述用户的虹膜的特征向量以及待筛选匹配用户的虹膜的特征向量确定所述用户与所述待筛选匹配用户的虹膜相似度，并根据所述虹膜相似度、相似度、眼部相似度、图像相似度进行所述用户与所述待筛选匹配用户的综合相似度的确定。
44.另一方面，如图5所示，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种眼底相机控制方法。
45.其中上述的一种眼底相机控制方法，具体包括：通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据，并根据所述位置数据确定需要对焦距进行控制时，进入下一步骤；通过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通
过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，获取历史相似眼底图像的相似度，并通过所述历史相似眼底图像的相似度确定存在历史相似用户时，进入下一步骤；通过所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度进行相似度阈值的确定，并判断所述历史相似眼底图像的相似度大于所述相似度阈值的数量满足要求时，则进入下一步骤；需要说明的是，所述相似度阈值跟所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度相关，其中所述历史眼底图像的数量越多，所述历史眼底图像的相似度的平均值越大，则所述相似度阈值越大。
46.通过所述历史眼底图像的数量、历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像的数量以及相似度进行筛选用户的数量的确定，并根据所述筛选用户的数量以及所述筛选用户的相似度进行历史相似用户的确定。
47.具体的举例说明，所述筛选用户的数量的确定的具体方法为：获取所述历史眼底图像的数量，并将所述相似度大于所述相似度阈值的数量的历史相似眼底图像作为筛选相似图像，并将所述筛选相似图像与历史眼底图像的数量的比值作为筛选图像比，并通过所述筛选图像比确定所述筛选相似图像的数量不能满足要求时，则进入下一步骤；需要说明的是，筛选图像比反应的是筛选相似图像所占所有的历史眼底图像的比例，当该比例较少时，则说明选择得到的筛选相似图像可以对应于历史相似用户，从而保证历史相似用户的数量，保证最终的综合相似度的评估的准确性。
48.获取所述历史相似图像的数量，并将所述筛选相似图像与历史相似眼底图像的数量的比值作为筛选近似图像比，并通过所述筛选近似图像比确定所述筛选相似图像的数量不能满足要求时，则进入下一步骤；获取所述历史眼底图像的相似度的平均值以及所述历史相似眼底图像的相似度的平均值，并将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史眼底图像的相似度的平均值的差值作为历史图像相似度偏差量，将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史相似眼底图像的相似度的平均值的差值作为近似图像相似度偏差量，并根据所述历史图像相似度偏差量与所述近似图像相似度偏差量确定所述筛选相似图像的数量不能满足要求时，通过所述筛选图像比、筛选近似图像比、近似图像相似度偏差量、历史图像相似度偏差量进行所述筛选用户的数量的确定；通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定存在匹配眼底图像时，则基于所述匹配眼底图像所对应的马达移动量以及位置数据进行马达控制移动量的确定。
49.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
50.上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围
内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
51.以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种眼底相机控制方法，其特征在于，具体包括：s11通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据，并根据所述位置数据确定需要对焦距进行控制时，进入步骤s12；s12通过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，若是，则进入步骤s14，若否，则进入步骤s13；s13通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像，若是，则基于所述匹配眼底图像所对应的马达移动量以及位置数据进行马达控制移动量的确定，若否，则进入步骤s14；s14通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。2.如权利要求1所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，所述瞳孔中心的位置数据根据所述眼底图像中的瞳孔图像的识别角度进行所述瞳孔中心的坐标的确定。3.如权利要求1所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，所述历史相似眼底图像确定的具体步骤为：通过汉明距离函数确定眼底的图像编码序列与历史眼底图像的图像编码序列的偏差量，并基于所述偏差量确定所述眼底图像与所述历史眼底图像的相似度，并根据所述相似度进行所述历史相似眼底图像的确定。4.如权利要求1所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，确定所述用户是否存在历史相似用户，具体包括：s21获取历史相似眼底图像的相似度，并通过所述历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户，若是，则确定存在历史相似用户，并进入步骤s23，若否，则进入步骤s22；s22获取所述历史相似眼底图像的数量，并确定所述历史相似眼底图像的数量是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则确定不存在历史相似用户；s23通过所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度进行相似度阈值的确定，并判断所述历史相似眼底图像的相似度大于所述相似度阈值的数量是否满足要求，若是，则进入步骤s24；若否，则将所述历史相似眼底图像的相似度大于所述相似度阈值所对应的历史用户作为历史相似用户；s24通过所述历史眼底图像的数量、历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像的数量以及相似度进行筛选用户的数量的确定，并根据所述筛选用户的数量以及所述筛选用户的相似度进行历史相似用户的确定。5.如权利要求4所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，所述相似度阈值跟所述历史眼底图像的数量以及历史眼底图像的相似度相关，其中所述历史眼底图像的数量越多，所述历史眼底图像的相似度的平均值越大，则所述相似度阈值越大。6.如权利要求1所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，所述筛选用户的数量的确
定的具体步骤为：获取所述历史眼底图像的数量，并将所述相似度大于所述相似度阈值的数量的历史相似眼底图像作为筛选相似图像，并将所述筛选相似图像与历史眼底图像的数量的比值作为筛选图像比，并通过所述筛选图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入下一步骤；获取所述历史相似图像的数量，并将所述筛选相似图像与历史相似眼底图像的数量的比值作为筛选近似图像比，并通过所述筛选近似图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入下一步骤；获取所述历史眼底图像的相似度的平均值以及所述历史相似眼底图像的相似度的平均值，并将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史眼底图像的相似度的平均值的差值作为历史图像相似度偏差量，将所述筛选图像的相似度的平均值与所述历史相似眼底图像的相似度的平均值的差值作为近似图像相似度偏差量，并根据所述历史图像相似度偏差量与所述近似图像相似度偏差量确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，若是，则将所述筛选相似图像的数量作为所述历史相似用户的数量，若否，则进入下一步骤；通过所述筛选图像比、筛选近似图像比、近似图像相似度偏差量、历史图像相似度偏差量进行所述筛选用户的数量的确定。7.如权利要求6所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，通过所述筛选图像比确定所述筛选相似图像的数量是否满足要求，具体包括：当所述筛选图像比小于预设比值时，则确定所述筛选相似图像的数量满足要求。8.如权利要求1所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定，具体包括：判断所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据是否小于预设偏差，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述马达在在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时，再进入下一步骤；获取所述瞳孔中心的位置数据小于预设偏差时的眼底图像的清晰度，其中所述眼底图像的清晰度根据所述眼底图像的图像噪声进行确定，并根据所述眼底图像的清晰度确定所述马达的移动量，直到所述眼底图像的清晰度满足要求。9.一种眼底相机，采用权利要求1-8任一项所述的一种眼底相机控制方法，其特征在于，具体包括：位置数据确定模块；历史相似用户确定模块；匹配眼底图像确定模块；马达控制移动量确定模块；其中所述位置数据确定模块负责通过眼底相机的摄像头获取用户的眼底图像，并根据所述用户的眼底图像确定所述瞳孔中心的位置数据；所述历史相似用户确定模块负责过所述眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据所述编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定是否存在历史相似用户；
所述匹配眼底图像确定模块负责通过haar小波获取所述用户的虹膜的特征向量，并结合所述眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过所述综合相似度确定是否存在匹配眼底图像；所述马达控制量确定模块负责通过所述瞳孔中心的位置数据进行初始马达移动量的确定，并根据所述马达在进行初始马达移动量后的瞳孔中心的位置数据以及眼底图像的清晰度进行马达控制移动量的确定。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-8任一项所述的一种眼底相机控制方法。

技术总结
本发明提供一种眼底相机控制方法、眼底相机与存储介质，属于诊断仪器技术领域，具体包括：通过眼底图像的局部纹理特征进行编码序列的确定，并根据编码序列通过汉明距离函数确定与历史眼底图像的相似度以及历史相似眼底图像，并根据历史眼底图像的数量、相似度以及历史相似眼底图像的相似度确定存在历史相似用户时，通过Haar小波获取用户的虹膜的特征向量，并结合眼底图像的局部纹理特征、内外眼角以及与历史相似用户的相似度进行历史相似用户的综合相似度的确定，并通过综合相似度确定存在匹配眼底图像时，则基于匹配眼底图像所对应的马达移动量以及位置数据进行马达控制移动量的确定，从而进一步提升了眼底相机焦距控制的效率。制的效率。制的效率。


技术研发人员：程得集 徐冰 程香云 吕兴正
受保护的技术使用者：杭州目乐医疗科技股份有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/7/18