摘要:本发明选取OCT眼底图像,使用Canny边缘检测法提取OCT眼底图像的视网膜边缘,并将这些边缘以点云数据的格式收集起来;其次,采用空间网格划分的方法提取点云数据的特征点;再次,应用奇异值分解算法计算出待配准点云间的变换矩阵,消除明显的位置误差;最后,使用改进的迭代最近点算法进行精确配准,把得到的旋转矩阵和平移矩阵应用于原始的OCT眼底图像上,得到最终的结果。当处理具有较大数据量的密集型点云时,本发明算法在时间复杂度和配准精度方面有明显的优势。在大多数情况下,本发明算法将传统的迭代最近点算法效率提高了70%,本发明不仅对OCT眼底图像配准与拼接有效,并且创建具有较大视野眼底视网膜图像精确性。