彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割算法的研究.pdf

1、許多心腦血管疾病都會引起眼底視網(wǎng)膜血管病變。視網(wǎng)膜血管分割是眼科計算機輔助診斷和大規(guī)模疾病篩查系統(tǒng)的基礎。彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割就是根據(jù)一個給定的彩色眼底圖像準確地生成與其對應的血管二值圖像。雖然研究人員已經(jīng)做了大量工作，但是視網(wǎng)膜血管分割的精度依然有提升的空間。微小血管、視盤內(nèi)血管、新生毛細血管的分割，都是視網(wǎng)膜血管分割問題中有待解決的難點。
　　本文首先簡要介紹了彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割的研究意義及研究現(xiàn)狀，然后針對眼底

2、圖像視網(wǎng)膜血管分割中的一些關鍵技術進行了較為深入的研究，提出了一些新的思路和算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　1、一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割算法
　　針對視網(wǎng)膜血管特點，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割算法。該算法利用自適應直方圖均衡化、形態(tài)學處理、高斯匹配濾波和Hessian矩陣濾波四種綠色通道圖像增強結果組成特征向量，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行血管分割。在彩色眼底圖像庫DRIVE

3、和STARE上的實驗表明，本算法對彩色眼底圖像中的視網(wǎng)膜血管具有較好的分割效果，在DRIVE庫上平均精確度達到94.65％，STARE庫上平均精確度達到95.13％。
　　2、一種基于圖塊聚類映射的彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割算法
　　提出了一種基于圖塊聚類映射的彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割算法。我們先將眼底圖像和對應的專家手動分割圖像劃分為眾多同尺寸的小圖塊，劃分之前我們不進行過多的血管特征提取，簡單預處理后的圖塊有效地代表了

4、視網(wǎng)膜血管的主體結構。然后將這些圖塊進行聚類，并建立各類眼底圖像塊和對應的標準血管分割圖塊的映射函數(shù)。這些映射函數(shù)可以作為眼底圖像和專家手動分割圖像之間的一個橋梁。有了這些映射函數(shù)我們就可以簡單快捷地對眼底圖像中的血管進行分割。本算法在大規(guī)模訓練圖塊聚類時比較耗時，但是在得到映射函數(shù)后的測試分割階段，算法的計算負載較低。因為在測試分割過程中只需要找出待分割的圖塊屬于哪個類簇，然后將它與對應的類簇映射函數(shù)結合即可。該算法在公共眼底數(shù)據(jù)庫上