人眼视力屈光度的检测是医学上的重要检查项目,当前便携式自动视力屈光度检测设备的研制是一个热点的研究内容,其涉及到医学、人工智能、计算机视觉、数字图像处理等多个研究领域。便携式屈光度检测装置可以让我们跟踪了解自己眼睛的屈光状态,以便在可恢复期内尽早发现并治疗屈光不正(如近视、远视、散光灯)。此外,我国的近视患者约占世界近视患者的33%,高于世界平均数值,因此,近视的预防与治疗已经成为我国乃至全球急需解决的问题。目前,国内外临床上多采用大型昂贵的医疗设备检测屈光度,新兴的便携装置存在精度不足且对受测者配合度要求高无法低龄化的不足。针对上需求,本文设计了一套基于红外图像的眼视力屈光度检测系统,具有装置轻便、操作简单、自行测量的特点,通过屈光度的检测来判断人眼的屈光状态,对屈光不正进行初步诊断。主要内容如下:首先,本文根据设计目标需要,提出了基于红外图像的眼视力屈光度检测系统实现方案,并对系统的硬件部分和软件部分进行了详细设计说明。硬件部分是本系统的图像采集部分,也是本文的试验图像数据采集来源,主要包括系统控制模块、光刺激模块和拍摄采集模块;软件部分包括图像采集控制前端软件、数字图像处理和屈光信息提取两部分。其次,文章为了后期屈光度检测需要,实现图像去噪、标记校准等预处理和人眼瞳孔识别定位等功能,具体研究了屈光度检测过程中涉及到的图像处理算法和屈光度的计算和检测方法。红外拍摄图像的数字处理方法包括图像平滑、图像分割、形态学方法以及瞳孔检测,最终完成对瞳孔的检测及精确定位。屈光度的计算和检测方法中着重描述了基于人眼波前像差的计算方法和偏心摄影验光法。本文根据红外眼瞳图像的特点,分析了数字图像处理和屈光度检测中各算法的优劣。最后,基于本文提出设计的红外图像眼视力屈光度检测系统的软硬件实现,建立了红外人像采集实验平台,在该平台上进行了大量的试验并采集到真实场景下的红外图像,有效记录编辑成试验图像库。该图像数据库为分析对象将眼瞳模拟实验推向实体实验,为了解决实体图像屈光信息提取的问题,本文结合新的光照模式和改进的数字图像处理方法对红外偏心验光方法进行改良,最终完成眼视力屈光度检测功能,并验证其准确性。本文成果可用于面向家庭使用的眼视力检测的便携式设备产品的开发研制,其高性价比、便携性可以嵌入到家庭桌面式电子设备产品中,服务广大客户,对眼视力屈光度初筛发挥积极作用。