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本文所研究的主要内容是图像分割技术，是人眼屈光度测量中至关重要的环节，其处理结果将直接影响到后续屈光度计算的精确性。在众多的图像分割算法中，阈值分割算法以其分割效果良好、处理效率高和利于硬件实现等特点，被广泛的应用在数字图像处理中。本文分别论述了全局阈值分割算法、局部阈值分割算法和动态阈值分割算法，以及OpenCV软件开发平台的搭建和人眼屈光度测量的基本理论知识。在算法实现中，传统的OTSU算法和动态阈值分割算法处理结果较为良好，以OTSU算法为基础，提出了改进的两种OTSU分割算法：一种是基于形态学，一种是基于图像平滑改善。由于动态分割算法处理效果比改善的OTSU全局算法效果更好，因此结合局部阈值分割算法和图像平滑，提出了一种自适应的局部分割算法。该算法处理效果非常优秀，六点圆的大小几乎和原图像相同，噪声几乎消除，而且边缘平整。