一種綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法技術

本發明專利技術公開一種綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法，其步驟為：（1）采用掩膜操作提取感興趣視網膜眼底圖像區域；（2）基于圖像觀測模型，對眼底圖像進行歸一化增強；（3）采用非血管結構抑制算子，同時結合滯后多閾值處理技術，實現眼底圖像血管提取與分割；（4）設定2倍主血管寬度的垂直窗口，在血管分割圖上沿水平方向滑動并計算各水平位置x的血管散布度D(x)，從而獲得水平投影的散布度曲線，該曲線的最小值點確定為視盤水平坐標xod；（5）在水平坐標xod處，設定邊長為視盤直徑的矩形窗并上、下滑動，分別估算局部區域亮度IN(xod,y)和邊緣梯度信息gN(xod，y)，繪出反映特征值f(y)=IN(xod,y)*gN(xod，y)變化的垂直投影曲線，該曲線的最大值點為視盤垂直坐標yod。本發明專利技術算法實現簡單，成功率高，具有良好的魯棒性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種視網膜眼底圖像中的視盤進行自動定位的方法，特別涉及一種綜合血管分布和視 盤外觀特性的視盤投影定位方法。
技術介紹
視盤是視網膜的主要生理結構之一，視神經和血管從該區域進入眼部并向周邊輻射延伸，在視網膜眼底圖像中表現為圓形亮黃色區域，同時包含大量較粗的血管。研究人員對視盤的自動定位一直非常關注，因為視盤的準確定位有利于眼底病變的診斷，例如很多視盤分割算法需要預先給出初始種子點；由于視盤和黃斑(視覺最敏銳區域)之間的距離近似為常數，當視盤位置確定后，確定黃斑區域也就容易了 ；視盤和大尺寸的亮黃色病變(溢出物病變)容易混擾，視盤的定位可以將其從候選病變對象中予以排除。目前視盤定位方法大致分為以下幾類I、基于視盤外觀特性的方法。該類方法通常采用視盤的外觀如亮度、對比度、形狀信息作為定位特征，一般將亮度最大或對比度最強的圓形區域的中心作為視盤的參考位置。單純利用外觀特性，在質量較好的正常眼底圖像中的視盤定位的成功率較高，但是在病變圖像中，由于病變造成視盤外觀改變，或其它大面積亮色病變區域干擾，視盤定位容易出錯。2、基于血管特性的方法。這主要是根據視盤是血管進入眼部的起始區域和血管分支匯合點，且該區域血管最粗，血管密度最大。基于血管特性檢測的視盤定位算法一般都比較復雜，而且耗時，同時在低質量或病變圖像中，血管特征檢測仍是一個比較困難的問題。3、基于視盤區域的多種特征的方法。該類方法綜合利用視盤的外觀特性和血管特性，定位精度相對較高。但是該類方法需要建立較復雜模型，其算法復雜，不便于實時應用。近年來，國內外眾多學者針對視盤定位進行了大量的研究，盡管如此，絕大部分研究在視盤定位的準確率和速度兩方面難以兼顧，導致視盤定位方法很難適應實際系統的實時處理要求。
技術實現思路
為了解決現有視盤定位存在的上述技術問題，本專利技術提供了一種綜合血管分布和外觀特性的視盤投影定位方法。本專利技術綜合利用了視盤區域的血管分布和外觀特性信息，同時由于將復雜的二維定位問題轉換為相對簡單的一維定位問題，算法實現簡單，成功率高，具有良好的魯棒性，綜合準確率和處理速度兩者來看，本專利技術符合實際系統實時處理要求。本專利技術解決上述技術問題的技術方案包括以下步驟( I)取原彩色眼底圖像中紅色通道分量最亮的像素強度值的5%作為閾值，并根據此閾值分割出前景區域的二值圖像，對二值圖像進行形態學腐蝕操作，得到掩膜模板，通過掩膜處理得到眼底圖像的感興趣區域；(2)根據圖像觀察模型，對掩膜處理后的感興趣區域進行照度和對比度的歸一化處理，得到增強的視網膜眼底圖像；(3)對步驟(2)得到的增強視網膜眼底圖像采用Gabor濾波非血管結構抑制算子，同時結合滯后多閾值處理技術，實現眼底圖像血管提取與分割，得到血管分割圖；(4)設置一個垂直窗口，窗口的高度為圖像高度，寬度為2倍的主血管寬度，沿血管分割圖的水平方向從左到右滑動；在窗口內計算每一個水平位置X處的血管散布度值D(X)，根據血管散布度值繪出水平投影曲線，找到該一維曲線的最小值點確定為視盤的水平坐標Xtjd ；(5)設置一個矩形窗口，窗口的長度和寬度為視盤直徑的大小，且其中心的水平坐標為已確定的視盤水平坐標Xml,分別在原灰度圖和初相位P = 90°的Gabor濾波響應圖上沿垂直方向從上到下滑動窗口，并估計窗口內平均亮度和平均濾波響應值，將平均亮度值·和平均濾波響應值相乘作為相應垂直位置y處的縱向投影值，根據縱向投影值繪制投影曲線，找到最大值點的坐標為視盤的垂直坐標。上述的綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法中，所述步驟(I)中的形態學腐蝕操作是采用9X9方形結構元素對二值圖像進行腐蝕運算。上述的綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法中，所述步驟(2)的具體步驟為①將圖像分為大小為s的分塊Si, s為1/6 1/8的ΜΧΝ,ΜΧΝ為原始圖像尺寸，對每個分塊Si計算該分塊中的灰度均值和標準差&，再采用雙三次插值方法求得整幅圖像中每點的均值;與標準差￡7②通過Manhabolios距離dM、x, y),判斷某像素(x, y)是否屬于背景區域,如果其距離鄰域均值及￥小于某閾值t，閾值t=l，即,/u(.vj.O=V⑷.，)<t(11)σ.ν(χ,>0則該像素屬于背景區域，否則屬于前景區域；③在分割出來的背景區域對照度和對比度進行估計，每一個分塊中采樣點(sx，sy)的照度和對比度^&，& )由分塊中背景像素點的均值和標準差來估計獲得，其余非采樣點和非背景像素點的照度和對比度漂移因子則通過雙三次插值方法獲得；④根據式(7 )，實現圖像的歸一化增強，/(>(Α. ν) = ΔΜ!^^Ζ (7) C(x,y)I (x, y)為原始觀測圖像在(X，y)像素點的灰度值，I(X1)O和分別為該點估算的照度和對比度漂移因子，是歸一化后的灰度值。上述的綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法中，所述步驟(3)具體步驟為①選用12個不同方向上的Gabor濾波模板分別對圖像進行濾波，每個相鄰方向相差JI /12，濾波后的圖像用Ot ββ^φ(X, J;)表不本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法，包括以下步驟：（1）取原彩色眼底圖像中紅色通道分量最亮的像素強度值的5%作為閾值，并根據此閾值分割出前景區域的二值圖像，對二值圖像進行形態學腐蝕操作，得到掩膜模板，通過掩膜處理得到眼底圖像的感興趣區域；（2）根據圖像觀察模型，對掩膜處理后的感興趣區域進行照度和對比度的歸一化處理，得到增強的視網膜眼底圖像；（3）對步驟（2）得到的增強視網膜眼底圖像采用Gabor濾波非血管結構抑制算子，同時結合滯后多閾值處理技術，實現眼底圖像血管提取與分割，得到血管分割圖；（4）設置一個垂直窗口，窗口的高度為圖像高度，寬度為2倍的主血管寬度，沿血管分割圖的水平方向從左到右滑動；在窗口內計算每一個水平位置x處的血管散布度值D(x)，根據血管散布度值繪出水平投影曲線，找到該一維曲線的最小值點確定為視盤的水平坐標xod；（5）設置一個矩形窗口，窗口的長度和寬度為視盤直徑的大小，且其中心的水平坐標為已確定的視盤水平坐標xod，分別在原灰度圖和初相位的Gabor濾波響應圖上沿垂直方向從上到下滑動窗口，并估計窗口內平均亮度和平均濾波響應值，將平均亮度值和平均濾波響應值相乘作為相應垂直位置y處的縱向投影值，根據縱向投影值繪制投影曲線，找到最大值點的坐標為視盤的垂直坐標。FDA00001905971100011.jpg...

【技術特征摘要】
1.一種綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法，包括以下步驟 (1)取原彩色眼底圖像中紅色通道分量最亮的像素強度值的5%作為閾值，井根據此閾值分割出前景區域的ニ值圖像，對ニ值圖像進行形態學腐蝕操作，得到掩膜模板，通過掩膜處理得到眼底圖像的感興趣區域； (2)根據圖像觀察模型，對掩膜處理后的感興趣區域進行照度和對比度的歸ー化處理，得到增強的視網膜眼底圖像； (3)對步驟(2)得到的增強視網膜眼底圖像采用Gabor濾波非血管結構抑制算子，同時結合滯后多閾值處理技木，實現眼底圖像血管提取與分割，得到血管分割圖； (4)設置ー個垂直窗ロ，窗ロ的高度為圖像高度，寬度為2倍的主血管寬度，沿血管分割圖的水平方向從左到右滑動；在窗口內計算每ー個水平位置X處的血管散布度值D(X)，根據血管散布度值繪出水平投影曲線，找到該ー維曲線的最小值點確定為視盤的水平坐標Xod(5)設置ー個矩形窗ロ，窗ロ的長度和寬度為視盤直徑的大小，且其中心的水平坐標為已確定的視盤水平坐標Xtjd,分別在原灰度圖和初相位ぞ= 90°的Gabor濾波響應圖上沿垂直方向從上到下滑動窗ロ，并估計窗口內平均亮度和平均濾波響應值，將平均亮度值和平均濾波響應值相乘作為相應垂直位置y處的縱向投影值，根據縱向投影值繪制投影曲線，找到最大值點的坐標為視盤的垂直坐標。2.根據權利要求I所述的綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法，所述步驟(I)中的形態學腐蝕操作是采用9X9方形結構元素對ニ值圖像進行腐蝕運算。3.根據權利要求I所述的綜合血管分布和視盤外觀特性的視盤投影定位方法，所述步驟(2)的具體步驟為 ①將圖像分為大小為s的分塊Si,s為1/6 1/8的ΜΧΝ,ΜΧΝ為原始圖像尺寸，對每個分塊Si計算該分塊中的灰度均值和標準差^，再采用雙三次插值方法求得整幅圖像中每點的均值ん與標準差“； ②通過Manhabolios距離dM(x,y),判斷某像素(x, y)是否屬...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張東波，易瑤，王俊超，尚星宇，李雄，
申請(專利權)人：湘潭大學，
類型：發明
國別省市：