人眼视网膜上的血管是人体唯一可以直接观察的血管,各种疾病,特别是早期症状不明显的疾病可以通过视网膜末梢微血管的性变来诊断。但是由于人眼本身存在像差,使目前临床应用的眼底镜无法进行只有10微米直径的末梢微血管或视觉细胞的高分辨观察,通常只是检查视盘水肿等较简单的眼底病。1994年梁俊忠和Williams等人首次将应用于天文观测和激光整形领域的自适应光学技术引入到人眼视网膜成像中,并于1997年第一次成功实现了自适应校正人眼像差的视觉细胞成像。常规自适应系统采用变形镜作为校正器,因为其响应速度快,能适应天文观测领域大气湍流变化;但是在视网膜观测中眼波畸变很大,变形镜驱动单元少,对像差复杂的患者、尤其中老年患者,校正效果差;另外变形镜价格昂贵,因此研究进展缓慢,对于光敏感度很低的微细血管成像的报道寥寥无几。本研究利用校正单元多、驱动电压低、成本低、加工周期短的LCOS液晶校正器,研制了一套自适应眼底像差校正成像系统。由于液晶自适应光学系统的研究起步晚,加上液晶系统光能损耗大,也一直未见有视网膜微血管自适应观测的成功报道。本论文利用搭建好的液晶自适应眼底像差校正平台做了系统控制软件的设计与优化,更重要的是依靠图像处理手段,对视网膜的微血管图像进行实时处理。对于图像噪声通过软硬两方面的改进,使图像质量得到很大提升;对于模糊的视网膜微血管图像进行实时复原,提出了2步曝光复原算法,使模糊的视网膜微血管图像变得清晰;对于视频视网膜微血管影像的抖动问题,提出了中心区域最佳条件匹配算法,成功实现了对视网膜微血管和细胞观测的实时稳像,解决了国内外普遍采用的事后图像分解稳像的非实时性问题;在研究视网膜微血管小视场图像拼接过程中,需移动眼底视场十几次甚至数十次采像,为了在视场移动后成像CCD仍能处于焦面上,提出了成像CCD自适应随动平台的设计思想,并在仿真实验中获得良好效果;对于图像拼接的方法,改进了传统的Harris角点检测算法,使其更适用于视网膜微血管图像拼接,实现了视网膜微血管图像自动准确快速的拼接,极大地提高了工作效率。本论文属于眼底图像处理和液晶自适应光学成像系统的控制研究。解决了一系列应用中的问题,显示出图像处理技术的独到之处。