(57)【要約】オンライン収差測定法と称される、実質的に同時に波面重点画像を獲得すること、分析すること、および表示することを可能にする高速アルゴリズムを提供する。方法の実施形態は、選択した時間間隔、例えば、２０秒にわたって平均の、または、最も頻繁に起こる波面収差を決定することを含む。オンライン瞳孔直径測定は、瞳孔の大きさを変更する関数として波面収差の分析を可能にする。オンライン収差測定法を支援する波面測定装置を開示する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）目の瞳孔から出射した光の複数の波面画像を取得することであって、各画像は、該目の波面測定情報を示す位置ずれした重心を含む、ことと、
ｂ）選択した収差次数に対する該波面測定情報をオンラインで計算し、表示することと
を包含する、波面分析の方法。
【請求項２】
１０Ｈｚ以上の速度で前記画像を取得することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも５０個の連続画像を取得することを包含する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択した収差次数の波面測定情報に対する平均値および対応の標準偏差を決定することをさらに包含する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
選択した瞳孔の直径に対してステップ（ｂ）を実行する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
選択した瞳孔の直径に対して前記波面測定情報に対する平均値を表示することを包含する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記波面測定情報が顕在的屈折値である、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記顕在的屈折値をオンラインで表示することを包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
第２〜第１０ゼルニケ収差次数のうちの１つ、またはこれらと光学上等価なものに対応するように、前記波面測定情報が選択される、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
各波面画像に対応する目の瞳孔画像を取得することと、
各瞳孔画像の瞳孔の位置データと、寸法データと、形状データと、幾何学的特徴付けデータとの少なくとも１つを決定することと、
該瞳孔画像と、対応の瞳孔画像データとのうちの少なくとも１つをオンラインで表示することと
を包含する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
第２〜第１０ゼルニケ収差次数と、これらと光学上等価なものとからなる群から選択された、選択した波面収差をオンラインで表示することを包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
瞳孔画像と、時間的に対応する波面画像とを同時に保存することを包含する、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記選択した瞳孔の直径が約２ｍｍ〜１０ｍｍの範囲内である、請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１５〜３５のいずれか一項に記載のアルゴリズムを用いて前記波面測定情報を計算することを包含する、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
画像の重心を検出するアルゴリズムであって、
ａ）可変画素信号強度により表されたＸ×Ｙサイズ画像を取得することと、
ｂ）該Ｘ×Ｙサイズ画像をＸ／ｎ×Ｙ／ｍサイズ画像に圧縮することであって、ｎ、ｍは、任意の整数に等しく、Ｘ／ｎ，Ｙ／ｍが整数値である、ことと、
ｃ）該圧縮した画像の任意の位置に対するバックグランド強度を決定し、該圧縮した画像から該バックグランドを除去することと、
ｄ）該バックグランドを除去した圧縮画像における近似的に位置付けられた複数の重心を検出することと、
ｅ）所望の複数の重心の近似位置を検出するまで、ステップ（ｄ）を繰り返すことと、
ｆ）該所望の複数の重心の近似位置を該Ｘ×Ｙサイズ画像における正確な位置に変換することと
を包含し、該画像における全ての重心位置が識別される、アルゴリズム。
【請求項１６】
ｇ）所望のレベルのより正確な位置を決定するまで、ステップ（ｆ）を繰り返すことを包含する、請求項１５に記載のアルゴリズム。
【請求項１７】
ステップ（ｇ）の各繰り返しにおける各重心の位置変化の大きさに関連して、各重心に品質係数を割り当てることをさらに包含する、請求項１６に記載のアルゴリズム。
【請求項１８】
ステップ（ｆ）から決定された重心を所定の形状に従って分類することを包含する、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載のアルゴリズム。
【請求項１９】
前記形状が幾何学的格子である、請求項１８に記載のアルゴリズム。
【請求項２０】
方形格子を含む、請求項１９に記載のアルゴリズム。
【請求項２１】
前記形状が環状体である、請求項１８に記載のアルゴリズム。
【請求項２２】
前記形状が直線である、請求項１８に記載のアルゴリズム。
【請求項２３】
前記決定された重心の各々をそれぞれの重心画像形成素子と関連付けることを包含する、請求項１８に記載のアルゴリズム。
【請求項２４】
前記Ｘ×Ｙサイズ画像をＸ／ｎ×Ｙ／ｍサイズ画像に圧縮することが、
ａ）原画像の第１の所定領域から出発し、該画像を通して走査し、ｎ×ｍ方形の各画素に対する信号を平均化し、該圧縮した画像における対応の第１の所定領域の信号レベルを該第１の所定領域の平均値に設定することと、
ｂ）Ｘ／ｎ×Ｙ／ｍ画像サイズが得られるまで、第２およびその後の所定領域に対してステップ（ａ）を繰り返すことと
を包含する、請求項１５〜２３のいずれか一項に記載のアルゴリズム。
【請求項２５】
ｎ＝ｍ＝８である、請求項２４に記載のアルゴリズム。
【請求項２６】
前記第１の所定領域が前記画像の左上隅部である、請求項２４または２５に記載のアルゴリズム。
【請求項２７】
ステップ（ｃ）が、
前記圧縮した画像を、各々が複数の重心を含む複数の画像セグメントに分割することと、各画像セグメントに対して平均信号値を決定することと、各画像セグメントに対する平均値を外挿することによって前記バックグランド強度レベルを決定することとを包含する、アルゴリズム請求項１５〜２６のいずれか一項に記載のアルゴリズム。
【請求項２８】
前記画像セグメントが方形である、請求項２７に記載のアルゴリズム。
【請求項２９】
各画像セグメントが約３〜５個の重心を含む、請求項２７に記載のアルゴリズム。
【請求項３０】
ステップ（ｄ）が、
ａ）前記画像の最大信号値を決定することと、
ｂ）しきい値を最大値の所定百分率として設定することと、
ｃ）該しきい値よりも大きい信号強度を有する各画素のＸ位置と、Ｙ位置と、信号強度とを決定することと、
ｄ）ステップ（ｃ）からの値を信号強度の降順に分類することと、
ｅ）最大信号強度を、第１の近似的に位置付けられた重点として割り当てることと、
ｆ）事前設定の条件に従う全分類した値を、近似的に位置付けられた重心として規定するために、該事前設定の条件を選択することと
を包含する、請求項１５〜２９のいずれか一項に記載のアルゴリズム。
【請求項３１】
前記事前設定の条件が、後に続く近似的に位置付けられた重心の各々の位置が、既に決定された近似的に位置付けられた重心のすべてからの事前設定距離よりも遠く離れている、請求項３０に記載のアルゴリズム。
【請求項３２】
前記分類した信号強度の最小値の所定百分率に、新たなしきい値を設定することと、ステップ（ｃ〜ｆ）を繰り返すこととをさらに包含し、既に特定した近似的に位置付けられた重心が再び特定されない、請求項３０または３１に記載のアルゴリズム。
【請求項３３】
ステップ（ｆ）が、
原画像の前記所望の複数の重心の全ての近似位置を囲む境界構造を規定することと、
該境界内部の信号分布に対して信号の質量中心を決定することと
を包含する、請求項１５〜３２のいずれか一項に記載のアルゴリズム。
【請求項３４】
ａ）前記分類した重心点ｉを含み、約−０．１よりも小さく、または、約０．１よりも大きい値の間にある勾配を有する直線の公式を、各重心ｉに対して計算することと、
ｂ）該線と前記画像の基準位置との間の距離ｎｉを計算することと、
ｃ）最も小さいｎｉ値からｎｉを開始することによって全重点ｉｎを分類することと、
ｄ）該最も小さいｎｉを有する重心を第１行に割り当て、該重心を該第１行の最後の重点として記憶することと、
ｅ）撮像部品パラメータにより可変制御できる大きさと、選択した格子構造を検出するのに適した形状とを有する範囲として、所定の行の最後の重心の右に領域を規定することと、
ｆ）次のｎｉ値を取得し、全ての既存の行に対して重心が該領域内にあるかを決定することと、
ｇ）該重心が該領域内にある場合では、該重心を該所定の行の最後の重心として割り当てること、または、該重心が該領域外にある場合では、該重心を新たな行の最後の重心として割り当てることと、
ｈ）ステップ（ｆ〜ｇ）をすべての重心に対して繰り返すことと、
ｉ）各行に対して平均ｙ位置を計算し、該行を該平均ｙ位置に従って分類し、一番上の行を行１と、次の行を行２と特定し、行ｎまで特定することと、
ｊ）該最も小さいｎｉを有する重心を第１列に割り当て、該重心を該第１列の最後の重点として記憶することと、
ｋ）該撮像部品パラメータにより可変制御できる大きさと、該選択した格子構造を検出するのに適した形状とを有する範囲として、所定の列の最後の重心の下に領域を規定することと、
ｌ）次のｎｉ値を取得し、全ての既存の列に対して該重心が該領域内にあるか決定することと、
ｍ）該重心が該領域内にある場合では、該重心を該所定の列の最後の重心として割り当てること、または、該重心が該領域外にある場合では、該重心を新たな列の最後の重心として割り当てることと、
ｎ）ステップ（ｌ〜ｍ）をすべての重心に対して繰り返すことと、
ｏ）各列に対して平均ｘ位置を計算し、該列を該平均ｘ位置に従って分類し、最初の列を列１と、次の列を列２と特定し、列ｎまで特定することと
を包含する、請求項２０に記載のアルゴリズム。
【請求項３５】
前記基準位置が前記画像の左上隅部である、請求項３４に記載のアルゴリズム。
【請求項３６】
請求項１５に記載のアルゴリズムの形態で実行可能な命令が記憶された装置可読媒体。
【請求項３７】
小さな光点を網膜上に供給するように適合された照明部品と、
該網膜から散乱され、目の瞳孔から出射した照明光の重心画像を形成可能な撮像部品と、
該重心画像を取得するように適合された検出器と、
重心の位置ずれ計算を実行して波面測定情報を決定できるように該検出器と動作可能に接続されたプロセッサと、
該選択した波面測定情報が表示可能なように該プロセッサに動作可能に接続された表示部品と、
該選択した波面測定情報のオンライン計算および表示を命令する手段と
を備える、波面測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、概して、画像処理の分野に関し、特に、ここでは「オンライン」収差測定法と称し、眼球波面情報の測定、分析及び表示を同時に行う方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理学により取り上げられていなかった幾つかの科学技術がある。ほとんどの分野で開発を進めることは、カメラ画像内で構造を瞬時に且つ正確に検出する能力がますます重要になるプロセスオートメーションへと典型的につながる。本明細書で以下に述べる技術は、画像内の構造の検出に関してはるかに広い用途を検出するが、本発明の実施形態が目標とする１つの領域は、人間の目の波面収差測定である。
【０００３】
屈折矯正手術、または、目の上あるいは目の中でのコンタクトレンズの利用による視力矯正に関連する眼科学の分野は、収差計の比較的最近の進歩を体験してきた。これらの装置により、実践者は視覚特性の意義を探求でき、それが単に視力だけに限られたものではないことを理解できる。波面センサを組み込んだ収差計は、矯正の際、理論上の限界で視力を達成できるだけでなく、視覚の改善も行うことができ、場合によっては、見る条件の下でカスタマイズされた視覚でさえも改善できる視覚異常についての情報を与えることができる。
【０００４】
眼球波面センシングのほとんどの従来の良好に開発された形態の１つは、ハルトマンシャック原理に依存する。ハルトマンシャック波面センサは、目からＣＣＤ検出器／カメラ上へ出射する歪んだ波面の様々な部分を結像するマイクロレンズアレイを典型的に含む。マイクロレンズアレイにより生成された画像は、常軌を外れない波面からの光点画像の基準位置からわずかにずれた光の小さい点の配列を有する。常軌を外れた点の位置ずれは、目の瞳孔から出射する波面の局部的な勾配に関連する。これら位置ずれからゼルニケ多項式（または、その他の数式）を派生でき、これらを次に、目のすべての収差を実質的に特徴付けるのに用いる。正確な波面計算を行う能力は、波面画像の各点の中心位置の正しい決定に非常に依存する。波面分析処理のこの態様は、重心検出として既知である。
【０００５】
例えば、ハルトマンシャック波面センサ、並びに、チェルニングのようなその他の周知の種類は、短い時間間隔にわたって、重心の単一画像あるいは、良くても、ごくわずかな数の画像を典型的に測定する。しかし、目は、波面変化を急速に変える動的組織である。重心検出に必要とされる時間は、１秒当たり数画像よりも大きい繰り返し率を伴って実時間測定を妨げる主な原因であった。ＷＡＳＣＡとして波面技術で既知のシステムは、波面の３０秒レコードにつき約７Ｈｚの繰り返し率を実演している。しかし、波面画像を最初に記録し、保存し、その後、評価しなければならない。１つの波面画像は、コンピュータメモリの約４００ｋｂを必要とする。その上、収差測定（例えば、球面、シリンダー／軸及び高次収差）をオンラインで、すなわち、波面測定及び計算とほぼ同時に表示を行うことができない。瞳孔画像及び重心画像をほぼ同時に獲得及び保存するのは不可能であり、このことは、波面の変化時に目の動きの影響を評価するのを実質的に不可能にする。これらの実例は、本発明の実施形態が扱う眼球波面測定の分野での例示的な開発の問題点の幾つかを表す。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態は、ＣＣＤ画像での明暗の構造の検出を行うアルゴリズムに関する。この画像は、単に説明の目的上、重心を波面画像内に、または、特定された印をコンタクトレンズの表面上に有することができる。図３には、シミュレートしたハルトマンシャック波面画像内に黒色点として重心画像の配列３２を示す。
【０００７】
この実施形態の特徴は、（８００ＭＨｚのＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）（インテル社）プロセッサ、または、これと等価なものを用いて、）ＣＣＤ画像での重心３２のような構造の位置を、例えば、約５ｍｓで検出し、分類でき、ゼルニケ係数を計算でき、波面画像情報を約１３ｍｓ以下で表示できる。１．６ＧＨｚのプロセッサは、約５０Ｈｚまで率を増大させることにより約２分の１だけ総使用時間を減少させる。従って、アルゴリズムは、本明細書中、約２５Ｈｚまでの率でほぼ同時に波面情報を検出し、測定し、そして、表示することを意味する波面情報の「オンライン」分析と称するものを表現する。
【０００８】
以下に詳細に説明する実施形態を、ハルトマンシャック波面測定及び分析に関して説明するが、これら実施形態を、その他の波面方法論、例えば、チェルニング原理に基づくもの、並びに、当該技術分野で既知のその他のものまで広範に適用できる。しかし、上述したように、具体化した本発明を、より一般的に、ＣＣＤ型画像での構造を分析するための画像処理に適用できる。
【０００９】
本実施形態に従って波面画像の重心を検出する方法を、図１のフローチャート図１００に示す。図示した実施形態では、２５Ｈｚの率で要求通りに一連の複数の画像を獲得し、分析し、そして、表示するが、単純化のため、以下に述べるアルゴリズムステップが１つの波面画像に適用し、所望の連なりの波面画像ごとに繰り返されることを最初に言及しておく。
【００１０】
図１では、ステップ１０２において、図２で一例として画像２２が示すようにＸ×Ｙ画素サイズ波面画像を獲得する。図示のように、可変画素信号強度により光点画像を表す。ＣＣＤカメラから撮られた画像は、通常、画素のアレイから成り、このアレイでは、画素に集められた電荷量に比例する数があらゆる画素に割り当てられる。この数を画素の信号と称する。次に続く図示の説明では、暗画像内の正方形格子の輝点を詳細に説明する。
【００１１】
ｉ）画像圧縮
ステップ１０２において画像を獲得した後、ステップ１０４において、Ｘ×Ｙ画素サイズからＸ／ｎ×Ｙ／ｍ画素までに画像を圧縮する。例えば、画像の左上隅部から開始し、画像を通して走査して原画像のｎ×ｍ画素方形の画素ごとの信号を平均化することにより、この圧縮を行うことができる。圧縮した画像の左上隅部の信号を次に、第１の方形の平均値に設定し、次の画素の信号を次の（第２の）方形の平均値に設定し、最終的に、Ｘ／ｎ×Ｙ／ｍの画素サイズの画像を生じさせる。ｎ及びｍを整数とし、Ｘ／ｎ×Ｙ／ｍも整数値とする。例示的な一実施形態では、ｎ＝ｍ＝８である。
【００１２】
ｉｉ）バックグランド除去
ステップ１０６において、圧縮した画像を次に、（上記の（ｉ）での画素方形と混同しないように）方形領域またはタイルに分割する。その他のサイズを用いることができるが、例示的な実施形態では、１つのタイルは６４×６４画素平方である。典型的に、１つのタイルは、３〜５個の重心を含む場合がある。平均信号を、この場合も、タイルごとに計算する。次に、タイルの平均値を線形に外挿して、画像内のいずれかの位置に対してバックグランド値を生じさせる。次に、低い信号を生じる画像からこのバックグランドを重心の外側に除去する。図示の実施形態では、バックグランド除去により、２の信号対雑音比を１０の信号対雑音比まで改善した。
【００１３】
ｉｉｉ）粗い構造検出
ステップ１０８において、概算の、または、粗い構造点（重心）を識別する。まず、最大値を、圧縮した画像の最大信号と定義する。画像を通して走査することにより最大値を決定し、この点の信号値が最大値のある百分率、例えば、３０％（その他の値を使用者により選択できる）よりも大きい場合のみ、あらゆる画素のＸ位置、Ｙ位置及び信号値を表に記録する。例示的な実施形態では、このことは、約４００個のエントリの表（表Ｉ）を生じる。図示のように信号を降順にすることにより、この表を分類する。このことを達成するのに様々な高速分類ルーチンのいずれかを利用できる。
【００１４】
【表１】
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第１エントリ（最大信号値）を、第一の粗い構造点と定義する。次に、ある事前設定条件に従う表のすべてのエントリを、粗い構造点と定義する。例示的な実施形態では、事前設定条件は、特定のエントリの位置が、これまでに検出された粗い構造点のすべてから事前設定距離よりも遠いということである。例示的な一実施形態では、距離は１７画素である。この最初の繰り返しの後、検出すべきすべての点の約９５％を含む粗い構造点の表を作成する。
【００１５】
ｉｖ）構造の検出の絞込み
構造のあらゆる点を検出した信頼水準を増大させるため、ブロック１１０で示すようにステップ１０８を繰り返すことができる。ブロック１１０では、最初の繰り返しの最小値のある百分率に、新たな最小値を設定する。次の繰り返しは、信号が弱すぎて最初の繰り返しで検出できなかった点を検出する。最初の繰り返しで検出した粗い構造点に占めるので、それらが再び検出されない（すなわち、それらが、検出された点から事前設定距離よりも遠いという条件に従わない）。
【００１６】
ｖ）最終的な構造検出
ステップ１１２において、最終的な重心位置を決定する。画像をステップ１０４において早期に圧縮したので、画像に元々含まれた情報の多くを無視した。正確な重心位置を決定するため、この情報を今や用いることができる。元の圧縮されていない画像を用いて、あらゆる粗い点を囲むように一連の、例えば、１５×１５画素を生成する。一般に、各方形が１つだけの重点を含むことを確実にするため、各方形は２×最小距離よりも小さく、重点自体よりも大きい。例示的な実施形態では、この値は、５〜３０画素の範囲内にある。次に、方形内部の信号分布に対して信号の質量中心を決定して、重心のほぼ正確な位置を生じさせる。
【００１７】
この実施形態の一態様では、更なる正確な結果を決定するため、例えば、１，２，３．．．ｎ回、ステップ１１２を繰り返すことができる。前のステップで計算された質量中心をその次に用いる。また、ステップ１１２において、画素を囲む方形が使用者設定の距離だけ進んで移動されていれば、質量中心の位置がどれくらい変化したかに応じて品質係数を各構造点に割り当てることができる。例示的な一実施形態では、この距離は５画素である。最も少ない変化をした位置を有する点に、最も高い品質係数を割り当てる。このように、低い品質係数を割り当てられた誤りの点または雑音を、それらが偽の構造点に相当する可能性があるので削減できる。
【００１８】
ハルトマンシャック波面センシングに関する図示の実施形態では、重心と、マイクロレンズアレイの対応の画像形成小型レンズとを相互に関連付けできるのが望ましい。従って、図４に示すような実施形態の態様２００は、検出した重心を分類して、これら重心を、正方形格子パターンに割り当てる処理に関する。アルゴリズムを、例えば、環状体上の点、または、点の何らかの直線のようなその他の構造または形状に容易に適用できることは、当業者に認識されるであろう。
【００１９】
ステップ２０２において、所望の分類形状を選択する。例示的な実施形態では、この形状は、マイクロレンズアレイの幾何学的形状に基づく方形格子である。ステップ２０４に示すように、前に検出された重心点ｉを含み、１の勾配（４５°）を有する直線の公式を重心点ｉごとに計算する。画像の左上隅部または右下隅部の開始位置に対して、０．１〜０．９の範囲内の勾配値を用いることができる。同様に、開始位置が画像の右上隅部または左下隅部であれば、−０．１から−０．９までの勾配値を選択できる。ステップ２０６において、図示の実施形態では、線５１４と、画像５１０の左上隅部５０６との間の、図５に示すような距離５０２（ｎｉ）を計算する。次に、最も小さいｎｉ値を有する重心から開始するステップ２０８において、すべての重心ｉをｎｉにより分類する。ステップ２１０において、最も小さいｎｉ値を有する重心を行１に割り当て、行１の最後の重点としてメモリ内に記憶する。この実施形態の一態様では、ステップ２１０中、既存の行の最後の重心をメモリ内に記憶する。ステップ２１２において、例示的な一実施形態では、次の重心に対する検索領域６１０を示す図６に表すように、小型レンズアレイのパラメータにより制御及び変更できる大きさを有し、選択した格子形状を検出するのに適した形状を有する範囲を所定の行の最後の重心６０５の右に有する領域６１０を規定する。その他の格子形状を検出するのに適するいずれかの形状も可能である。小型レンズアレイのパラメータの例には、図７に示すように最大角度７０２、最小距離７０４、最大距離１（７０６）及び最大距離２（７０８）が含まれる。次に、ステップ２１４において、次に高いｎｉ値を選択し、すべての既存の行に関して、重心が規定の領域に存在するかどうか、重心を検査する。存在すれば、次に、ステップ２１６において、重心を、この行の最後の重心として割り当てる。存在しなければ、重心を、新たな行の最後の重心として割り当てる。すべての重心について、これからステップ２１４〜２１６を繰り返す。このように、左から右へ構築するように行が出発する。ステップ２２０において、各行に対する平均ｙ位置を計算し、これら行を平均ｙ位置に従って分類する。このステップは、一番上の行を行１とし、次の行を行２とするなどの印付けを容易にする。
【００２０】
列を分類するステップを説明する前に、図８に示すような線８０２，８０４に沿って位置するかすかに見える点で示すような状態が生じる場合があること、すなわち、重点の劣った品質のため、行の中央で幾つかの重点８１２，８１４が検出されず、左右の重点が、異なる行に割り当てられたことを指摘することは有益である。この事象では、選択的なステップ２２２は、これら行を統合することを含む。このことを、下記のサブステップにより達成する。すなわち、（行１と行２との間の距離を生じる）ｙｒｏｗ１−ｙｒｏｗ２、（行２と行３との間の距離を生じる）ｙｒｏｗ２−ｙｒｏｗ３などの減算を行い、次に、獲得した距離の平均値をとることにより、ステップ２１４からの各行の平均ｙ位置から行間の平均距離を計算する。例示的な実施形態では、行ｊ及びｋを統合する基準は、ｙｊ−ｙｋ＜ｆ×ａ、且つ、Ｐｋ，ｆｉｒｓｔ＞Ｐｊ，ｌａｓｔまたはＰｋ，ｌａｓｔ＜Ｐｊ，ｆｉｒｓｔであるかであり、ここで、ｆは、使用者により設定される約０．１〜０．７の範囲内にある可変パラメータである。例示的な実施形態では、０．３〜０．５の範囲内にある値を用いる。ａは、行間の平均距離であり（上記を参照）、Ｐｋ，ｆｉｒｓｔはｋ行の最初の（一番左の）重心のｘ値であり、Ｐｋ，ｌａｓｔはｋ行の最後の（一番右の）重心のｘ値である。言い換えれば、行が、ｙ位置で通常よりもずっと近ければ、そして、行が重複しなければ、すなわち、行ｊが行ｋの完全に右にあるか、あるいは、完全に左にあれば、行を統合する。
【００２１】
ステップ２２４において、列を分類する処理が始まる。ここでは、ステップ２０８からの距離値により分類した重心のリストを再び用いる。最も小さいｎｉの重心を列１に割り当て、列１の最後の重心としてメモリ内に記憶する。例示的な一態様では、ステップ２２４中、既存の列の最後の重心を常に、メモリ内に記憶する。ステップ２２６において、例示的な実施形態では、上記で記載したように小型レンズアレイの同一パラメータにより制御及び変更される大きさ及び形状を有する範囲を所定の列の最後の重心よりも下位に有する領域を規定する。このことは、図６の線図を９０度だけ下方へ傾けることにより図解される。ステップ２２８において、次に高いｎｉ値を選択し、すべての既存の列に関して、重心が規定の領域に存在するかどうか、重心を検査する。存在すれば、ステップ２３０において、重心を、この列の最後の重心として割り当てる。存在しなければ、重心を、新たな列の最後の重心として割り当てる。すべての重心について、これからステップ２２８〜２３０を繰り返す。このように、上から下へ構築するように列が出発する。ステップ２３４において、各列に対する平均ｘ位置を計算し、これら列をそれらの平均ｘ位置に従って分類する。このステップは、一番左の列を列１とし、次の列を列２とするなどの印付けを容易にする。
【００２２】
重点の劣った品質のため、列の中央で幾つかの重点が検出されず、従って、上下の重点が、異なる列に割り当てられた図８に関連して上述したような状態が生じる場合がある。この事象では、選択的なステップ２３６は、これら列を統合することを含む。このことを、下記のサブステップにより達成する。すなわち、（列１と列２との間の距離を生じる）ｘｃｏｌｕｍｎ１−ｘｃｏｌｕｍｎ２、（列２と列３との間の距離を生じる）ｘｃｏｌｕｍｎ２−ｘｃｏｌｕｍｎ３などの減算を行い、次に、獲得した距離の平均値をとることにより、ステップ２２８からの各列の平均ｘ位置から列間の平均距離を計算する。例示的な実施形態では、列ｊ及びｋを統合する基準は、ｘｊ−ｘｋ＜ｆ×ａ、且つ、Ｐｋ，ｆｉｒｓｔ＞Ｐｊ，ｌａｓｔまたはＰｋ，ｌａｓｔ＜Ｐｊ，ｆｉｒｓｔであるかであり、ここで、ｆは、使用者により設定される約０．１〜０．７の範囲内にある可変パラメータである。例示的な実施形態では、０．３〜０．５の範囲内にある値を用いる。ａは、列間の平均距離であり、Ｐｋ，ｆｉｒｓｔはｋ列の最初の（一番上の）重心のｙ値であり、Ｐｋ，ｌａｓｔはｋ列の最後の（一番下の）重心のｙ値である。言い換えれば、列が、ｘ位置で通常よりもずっと近ければ、そして、列が重複しなければ、すなわち、列ｊが列ｋの完全に下にあるか、あるいは、完全に上にあれば、列を統合する。
【００２３】
分類した重心位置からゼルニケ計算を行って波面収差を決定できる。図示の実施形態によれば、１つの画像を獲得し、波面収差情報を表示するのに８００ＭＨｚのＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）（ペンティアム（登録商標））プロセッサを用いる処理を、対応の処理時間と共に以下で一覧表にする。
【００２４】
重心の検出及び分類：          〜５ｍｓ
ゼルニケ計算の実行：          〜５ｍｓ
結像動作：                    〜８ｍｓ
画像表示：                    〜８ｍｓ
瞳孔座標位置（任意）：          〜６−８ｍｓ
コンタクトレンズ位置（任意）：  〜５ｍｓ
実施形態の図示の一態様では、測定周期中、ゼルニケ計算処理を２度、すなわち、２次項に対して１度、そして、高次項に対して１度実行する。１つの画像当たりの総使用時間は、２５Ｈｚの繰り返し率で約４０ｍｓまたはそれよりもわずかに少ない。これと対照的に、（オンラインに対立するものとして）従来の実時間波面分析は、一連の画像を記憶し、その後、波面情報について画像を分析することから成る。これら技術はコンピュータ記憶要件により制限されている。例えば、２つの画像を２５Ｈｚで３０秒間記憶することは、１回の測定当たり約４００ＭＢを必要とする。一方、図示の実施形態によれば、これら画像に含まれる情報が、重心及び瞳孔位置を検出することにより既に取り出されているので、画像の記憶は必要ない。瞳孔及び重心位置データのみを記憶することは、２５Ｈｚでの２０秒測定について、約７００ｋｂだけのメモリのデータ記憶要件につながり、このことは、５００個の画像を生じる。
【００２５】
本発明のもう１つの実施形態は、上述したアルゴリズムを遂行する実行可能な命令が記憶された装置可読媒体に関する。適切な媒体は周知であり、制限なく、ＣＤ、ＤＶＤ、ディスケット、ハードドライブ、搬送波及びその他を含む。
【００２６】
本発明のもう１つの実施形態は、波面を分析する方法に関する。この方法を図９のブロック図に記述する。この方法は、ステップ９０２において、目の瞳孔から出射した光の複数の波面画像を獲得することを有する。ここでは、各画像は、位置がずれた重心を含み、この重心は目の波面測定情報を示す。ステップ９０４において、選択した収差次数に対する波面測定情報をオンラインで計算し、表示する。上記で、説明を通じて使用したように、「オンライン」とは、ほぼ同時に波面測定情報を測定し、分析し、そして、表示することを意味する。前の実施形態で記述した例示的な高速アルゴリズムは、オンライン処理を容易にするほんの一方法である。当業者は、その他のアルゴリズムを開発でき、または、今や利用できること、また、オンライン技術を容易にすることを理解するであろう。
【００２７】
この実施形態の一態様では、１０Ｈｚに等しいか、あるいは、それよりも大きい率で画像を獲得する。例示的な一態様では、画像を２５Ｈｚの率で獲得する。しかし、コンピュータプロセッサ速度は、画像獲得率における限定要因である。もう１つの態様では、少なくとも５０個の一連の画像を獲得する。もう１つの態様では、選択した収差次数に対する波面測定情報をオンラインで計算し、表示するステップ９０６を、選択した瞳孔の直径について実行する。言い換えれば、測定前に瞳孔の直径値を選択しなければ、表示を２次収差（球面、または、球面と等価なもの、並びに、シリンダー／軸）に限定する。その理由は、２次収差が瞳孔の直径に独立するためである。しかし、得られた波面情報を、ほぼ一定の瞳孔の直径について、または、瞳孔の直径で制御される偏差について解釈することを確実にしてもよい。一方、オンラインで表示すべき所定の直径に対して、いかなるゼルニケ次数（例えば、コマ収差、球面収差、高次収差）をも可能にするため、測定前に瞳孔の直径値を選択できる。瞳孔の直径の例示的な範囲は、約２ｍｍ〜１０ｍｍの範囲内である。
【００２８】
例示的な一実施形態では、２０秒の時間間隔にわたって２５Ｈｚの繰り返し率で、５００個の画像を獲得できる（従って、５００回測定を行うことができる）。瞳孔の直径Ｄ＜Ｄｍｉｎについて最初の１２５個の画像を獲得し、Ｄｍｉｎ≦Ｄ≦Ｄｍａｘについて次の２５０個の画像を獲得し、Ｄｍａｘ＜Ｄについて残りの１２５個の画像を獲得できる。ステップ９０８において記述するように、一連の２５０個の画像を用いて、Ｚ２ｘｘ〜Ｚ１０ｘｘに対するゼルニケ振幅を計算できる。所望に応じて、ステップ９１０において、選択したゼルニケ次数の平均値を計算し、オンラインで表示できる。平均値を計算したならば、ステップ９１２において、周知の統計技術を用いて、標準偏差を決定でき、平均波面測定値に対する誤差帯域を発生する。この実施形態の一態様では、異常な波面情報を含むブリンキング期間を決定し、これらブリンキング期間中の情報を廃棄できる。同様に、コンタクトレンズ位置を測定したならば、例えば、レンズ定着が短時間で起こる時、ブリンキング期間中の測定を削減するのに有利である。瞳孔の直径に基づく特定の収差次数について最も頻繁に起こる波面振幅の値を知ることにより、実践者は、患者にとって最適な視覚をもたらす治療または視力矯正を定めることができる。
【００２９】
この実施形態による関連の一態様では、ステップ９１４において、波面画像に対応する一連の瞳孔画像をも獲得できる。これら画像を同時に保存できるので、波面の変化時に目の運動の影響を評価できる。
【００３０】
本発明のもう１つの実施形態は、図１０でブロック図により示す波面測定装置１０００に関する。この装置は、小さな光点を目１０２０の網膜上に供給する照明部品１０１０と、網膜から散乱され、目の瞳孔から出射した照明光の重点画像を形成する撮像部品１０３０と、重心画像を獲得するのに適合された検出器１０４０と、重心の位置ずれ計算を実行して波面測定情報を決定するように検出器と協働するプロセッサ１０５０と、選択した波面測定情報を表示するため、プロセッサに動作可能に接続された表示部品１０６０と、選択した波面測定情報のオンライン計算及び表示を指示する手段１０７０とを含む。選択的な瞳孔カメラ１０８０及び瞳孔計１０９０をも示す。ここでは、部品１０１５は、ビームスプリッタ、または、これと光学上等価なものである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の高速重心検出アルゴリズム実施形態のフローチャート図である。
【図２】本発明の一実施形態と関連するハルトマンシャック波面（重心）画像の再生写真である。
【図３】本発明の一実施形態と関連する波面（重心）画像の描画表現である。
【図４−１】本発明の一実施形態による分類アルゴリズムのフローチャート図である。
【図４−２】本発明の一実施形態による分類アルゴリズムのフローチャート図である。
【図５】本発明の一実施形態によるアルゴリズム処理を表す波面（重心）画像のもう１つの描画表現である。
【図６】本発明の一実施形態によるもう１つのアルゴリズム処理を表す略図である。
【図７】本発明の一実施形態によるもう１つのアルゴリズム処理を表す説明図である。
【図８】本発明の一実施形態によるもう１つのアルゴリズム処理を表すハルトマンシャック波面（重心）画像の一部分の再生写真である。
【図９】本発明のもう１つの実施形態に関するフローチャート図である。
【図１０】本発明の装置実施形態のブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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