摘要：获取高分辨视网膜图像的难点在于是否能够消除成像系统中像差的影响。为了进一步改善图像质量、提高视网膜细胞组织的观察分辨率，提出了结合自适应光学成像技术和视网膜图像后处理算法的方法。通过视网膜成像系统中的自适应光学技术实时校正人眼像差并获取初始视网膜图像，根据成像系统中的残余像差重建光学传递函数作为图像复原模型初始参数估计，最后对视网膜图像进行条件约束迭代半盲解卷积复原，进一步消除像差对成像质量的影响，从而得到高分辨率视网膜图像。实验结果表明：由这种方法处理的视网膜图像质量能得到明显提高，其图像质量客观评价参数（GMG，LS和PSV）比原始图像提高近1倍，在视网膜细胞的空间频率范围内（70～90cyc／deg），复原后图像的功率谱平均值比原始图像提高了10倍左右，基本能满足观察分辨率要求。
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