基于CIELAB色域的儿童虹膜颜色定量测定方法研究

仇沁晓　钱登娟　陈琪　林振南　黄菲菲

【摘 要】目的：研究一套客观定量的虹膜颜色快速测定方法，进而为分析虹膜颜色与儿童近视风险的关系提供依据。方法：采集儿童虹膜图像，Photoshop CS和Image J软件处理虹膜图像，再将获得的RGB参数值通过标准化公式转化为L*，a*，b*参数值（L*表示颜色的亮度；a*表示其在红色和绿色之间的位置，；b*表示其在黄色和蓝色之间的位置）。结果：快速客观定量测定虹膜颜色。 结论：将此方法测量的客观结果与使用主观比色法得到的结果进行对比，明确该方法的准确性和实用性都优于主观比色法。

【关键词】虹膜颜色；近视；客观定量测定；CIELAB色域

中图分类号： R77 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）12-0149-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.12.067

Study on quantitative determination of iris color in children based on CIELAB

QIU Qin-xiao QIAN Deng-juan※ CHEN Qi LIN Zhen-nan HUANG Fei-fei

（Suzhou University Medical Department，Suzhou Jiangsu 215123，China）

【Abstract】Objective：We aim to explore a quantitative method for measuring iris color objectively， which can provide a basis for analyzing the relationship between iris color and the risk of myopia for children.

Methods：We obtained standardized slit-lamp photographs， being processed by Photoshop CS and Image J. The achieved RGB parameter values are converted into L*， a*， b* parameter values by a normalized formula.（parameter L* means brightness； parameter a* means the location between red and green； parameter b* means the location between yellow and blue）.

Results：Measure iris color objectively and quantitatively.

Conclusions：We compared the objective method with the subjective colorimetry， manifesting that the accuracy and practicality of the method were better than the subjective colorimetry.

【Key words】Iris color；Myopia；Objective and quantitative measurement；CIELAB color gamut

虹膜位于眼球中層血管膜的最前部、睫状体的前方，是环绕在瞳孔四周有色彩的部分，能自动调节瞳孔的大小和进入眼内光线的多少。虹膜颜色在流行病学研究中已经被发现与多种眼病如老年性黄斑变性[1]和老年性白内障[2]等有关并能影响视觉功能[3]。临床上虹膜颜色的测量方法以主观比色法为主，然而其具有一定的局限性：（1）没有国际公认的标准化测量体系。Mackey等在一篇文献综述中总结了现有的一些虹膜颜色测量体系，现有的测量体系最少将虹膜颜色分为2类，最多则有9类。如此大的方法学差异大大降低了各个独立研究之间的可比性。（2）不同观察者之间的外在一致性较差。不同观察者间一致性较差（Kappa系数[4]在0.5以下），这大大降低了研究的可信程度（一般至少Kappa系数在0.7以上才可认为观察者间测量结果一致性较好）。（3）目前较为系统成型的测量体系大多适用于白种人虹膜颜色的测量，适合亚洲人群，尤其是华人的测量体系几乎没有，这大大限制了相关研究在华人中开展的可行性。

色彩是人眼对于不同波长的光线的不同感受，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色域。

国际照明委员会于1976年提出的CIELAB色域是目前用来描述人眼可见的所有颜色的最完备的色彩模型。它主要有三个基本坐标L*，a*和b*。L*表示颜色的亮度（L*=0生成黑色而L*=100指示白色），它在红色和绿色之间的位置用a*（a*负值指示绿色而正值指示红色）表示，它在黄色和蓝色之间的位置用b*（b*负值指示蓝色而正值指示黄色）表示。相对传统的RGB色域，CIELAB色域更加接近人类视觉，致力于感知均匀性，它的L*分量密切匹配人眼亮度感知。因此可以被用来做精确的颜色平衡，或使用L*分量来调整亮度对比。这些变换在传统的RGB色域中是不可能的。因此，使用CIELAB色域来量化虹膜颜色能有效地解决虹膜颜色客观测量的问题。

1 材料与方法

1.1 研究对象的选择

本研究从学龄儿童近视流行病学研究队列里严格按照事先设定的纳入标准选取研究对象。

1.2 虹膜图像的采集

在完全隔绝光线的暗房内设置好光源（D55标准光源）、虹膜数码相机，采集研究对象的虹膜图像。确保测量过程中镜头与虹膜表面的垂直距离为135mm，从被测物体的垂直方向进行测色，即镜头与被测虹膜表面平行，光源照射方向与虹膜表面的垂直线夹角约45°角。将数码相机闪光灯设置于自动状态，调整焦距，按快门、闪光，摄取图像，每个对象拍摄10张照片。为减少实验误差，整个拍摄过程均是由一人完成的。最后选择效果最好的1张照片存入相机，下载数字图片。

1.3 运用主观比色法定性测量虹膜颜色

从所有虹膜图像中选取5张具有代表性的、颜色由浅至深的图像作为比色图，按颜色由浅至深编号1到5。以比色图为基准两个人独立地对虹膜图像进行比色。若主观判断出的虹膜颜色介于两张比色图之间，则将其归于颜色深的一类。第三人对上述两人比色出现差异的图像独立地进行主观比色。汇总得到最后的主观比色结果。

1.4 运用Photoshop CS、Image J进行虹膜图像的加工处理

使用Photoshop CS软件打开拍摄好的虹膜图片，将虹膜分为四个象限，所有图片均选择在第二象限截取。选择裁剪工具，在上方的属性栏输入需要的宽度和高度：256x256像素。拖动鼠标在第二象限的虹膜睫状区中心选择裁剪的部分，得到所需的正方形图片。使用美国国立卫生院研制的计算机图像处理软image J打开截取后大小为256x256像素的虹膜图片。点击“取色器”工具，对图片中心点进行取色，得到该点的RGB参数值。

1.5 将参数值转化为L*，a*，b*参数

RGB参数值无法直接转换成L*，a*，b*参数，需要先转换成XYZ参数值再转换成L*，a*，b*参数，即：RGB--XYZ--LAB。前一步得到的RGB参数代入XYZ转化公式：

X 0.4124 0.3576 0.1805R

Y=0.2126 0.7152 0.0722G

Z 0.0193 0.1192 0.9505B

通过标准化公式将描述人眼视觉刺激的XYZ参数值转换成最终的L*，a*，b*参数。

2 结果和讨论

CIELAB色域为评价体系的快速定量测定虹膜颜色的程序能够快速定量准确地测定出虹膜颜色，具有简易方便、低成本、分析速度快等优点，有一定的可行性。用Photoshop CS、Image J对虹膜图像加工处理，并将RGB参数值转换成CIELAB空间里的L*，a*，b*参数对虹膜图像进行定量描述。为今后在大样本量人群研究中快速定量地测量虹膜颜色提供方法学依据。

3 结论

将采集到的儿童虹膜图像通过这个客观测定方法得到虹膜颜色的定量测定值与先前用主观比色法测定结果进行比较，结果显示使用这个定量方法测出来的虹膜颜色更加准确、客观，适宜的人群也没有限制。可见这个方法与传统的主观比色法相比具有较大的优越性，有待于更多的临床试验和深入研究，使其具有更强的应用性。

【参考文献】

[1]Tomany SC，Klein R，Klein BEK.The relationship between iris color，hair color，and skin sun sensitivity and the 10-year incidence of age-related maculopathy-The beaver dam eye study.Ophthalmology 2003；110（8）：1526-1533.

[2]Cumming RG，Mitchell P，Lim R.Iris color and cataract：the Blue Mountains Eye Study.Am J Ophthalmol 2000；130（2）：237-238.

[3]Nischler C，Michael R，Wintersteller C，Marvan P，van Rijn LJ，Coppens JE，van den Berg TJ， Emesz M，Grabner G.Iris color and visual functions.Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 2013； 251（1）：195-202.

[4]郭軼斌，郭威，秦宇辰，何倩.《中国卫生统计》，2016，33（1）：169-170.