眼睛是人类获取外部光学信息的重要感官器官。由于眼睛的结构是非常复杂的,一旦眼睛发生了病变,需要依靠视光学仪器来对其进行检查。角膜地形图仪作为检测人眼病变的视光学测量仪器,它可以对人眼角膜表面形貌进行定量检测,同时用数据或经过处理的图像的方式给出眼角膜表面的形貌信息,其检测结果对角膜的光学病变的诊断、治疗及术后都具有十分重要的意义。目前市场上已存在着许多种基于不同测量方法的角膜地形图仪产品,常见的测量检测方法有Placido盘法,立体三角光栅网格投影法,光学层析相干成像法,角膜曲率仪法等,其中基于Placido盘的角膜地形图仪能将角膜表面形貌给予精确的展示得到了广泛应用,为眼科医生测量角膜表面形貌及之后的角膜屈光矫正或手术治疗提供了有力的检测手段。本论文介绍了角膜地形图仪中实时图像检测的研究。针对角膜地形图仪图像采集传输的要求,设计了面阵CCD的驱动及USB2.0数据采集传输系统。结合角膜地形图仪成像系统对光谱响应、传输帧频、分辨率及数据传输的要求,选用Sony公司IXC445ALA面阵CCD作为系统图像采集的传感器,根据ICX445ALA的驱动时序要求,利用AD模数转换和CPLD的时序框架及单片机时序控制,实现了驱动电路的设计。通过配置AD内部寄存器,实现图像数字信号的采集,并利用USB2.0的固件驱动结合单片机的控制实现与PC机之间的数据通信。同时为实现角膜地形图仪中实时图像检测,本文基于角膜地形图仪中光学成像系统分析了系统离焦对图像清晰度的影响,并提出了一种图像清晰度评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数,并利用二次高斯平滑函数对各类噪声,包括真实人眼睫毛产生的噪声数据进行预处理。然后引入霍夫圆变换剪切采集到的角膜图像,最后利用Mixed CanBel(Canny与Sobel算法相结合)的边缘检测方法找出最清晰像素边缘,从而实时获得了最清晰的Placido盘图像。由于Placido盘投射在人眼所采集到的图像是一组由24环组成的等间距同心圆环,本文通过圆环轮廓来确定中心点,并通过亚像素边缘调整中心点位置,得到其亚像素级的中心坐标。为实现人眼角膜表面形貌的重构及各种数据处理,对Placido图像进行处理并得到各环的精准数据至关重要。由于该角膜地形图仪操作的特点,图像采集过程中难免会出现图像中心偏移的现象,因此需要对同一目标图片进行匹配。依据以上特征,本文通过对多次采集到的同一目标图像进行数据极坐标化、去睫毛、边缘平滑及区域三次多项式拟合算法实现高精度角膜图像的亚像素边缘检测,并通过拟合法实现了对每环256点插值数据的获取。论文并给出了实验验证结果,通过标准模拟眼与真实人眼的实验,证明本文提出的方法具有良好的鲁棒性与检测精度(不同曲率半径的标准模拟眼屈光度误差分布均小于0.25D),能够较好地满足实际系统的运行要求,因此可用于该角膜地形图仪中对真实人眼各类疾病的精准检测。