在眼科医学中可以通过角膜地形图分析角膜表面的特征。医生能通过角膜地形图检测角膜表面,获取有用信息,指导治疗过程。角膜地形图的检查结果能帮助检测角膜疾病。角膜地形图仪是用于检测角膜形貌的一种仪器。本课题对基于Placido盘的人眼角膜图像进行了图像处理的研究。研究内容主要包括:图像的边缘检测、图像中同心圆环的提取、图像的亚像素边缘检测、亚像素边缘的圆拟合、去除圆心噪点、图像的有效参数获取包括圆心和半径。本课题对图像进行canny边缘检测,得到像素级的边缘点。通过求取连通分支的方法获取图像中的各个圆环。传统的边缘检测方法定位精度不高,为了提高边缘精度,提出了一种基于二次函数插值的亚像素边缘检测算法。使用最小二乘法对圆环进行拟合得到各个圆环的圆心,由于圆心中可能存在干扰点,在本课题中使用kmeans对圆心进行聚类,去除圆心中的噪点。针对kmeans聚类需要确定初始条件的问题,提出了一种方法确定kmeans的初始条件,取得了较好的聚类效果。根据圆环的半径大小分配权重,半径越小的权重越大,把各个圆环的圆心的加权和作为同心圆的圆心,使用最小绝对偏差来计算圆环的半径。通过截取区域的方法在保证实验效果的前提下,缩短程序运行时间。通过本文算法对Placido盘图像进行处理,得到了准确的圆环边缘信息,实现了图像有效参数的获取。