視網(wǎng)膜圖像的分析與研究.pdf

1、視網(wǎng)膜眼底圖像被廣泛地應用于診斷各種眼底病變：如青光眼、白內(nèi)障、老年退化性黃斑病變等，甚至也能幫助高血壓、糖尿病、中風等全身性疾病的診斷。通過計算機圖像處理和分析技術可以提高基于眼底圖像診斷的準確性和效率。由于視盤的識別是其他眼底結構分析的前提和基礎，本文主要研究眼底圖像中視盤的定位與分割。
　　本文首先對視盤定位和分割的研究現(xiàn)狀及相關技術進行闡述，然后介紹了本文在眼底圖像預處理、視盤定位和分割方面的研究工作。
　　預處理階

2、段首先通過主成分分析對眼底圖像進行灰度化，再用大津閾值法確定視網(wǎng)膜區(qū)域；然后進行圖像增強來減少光照不均勻的影響和增強對比度；最后通過各向同性非抽樣小波(IUWT)變換和圖像二值化獲得大致的血管結構，再利用血管周圍像素的灰度值來消除血管。
　　在視盤的定位階段，本文根據(jù)血管的分布特點以及視盤的形狀和灰度特征，提出了一種新的視盤定位方法。首先，考慮到視盤周圍血管的垂直結構多于水平結構，通過歸一化的梯度方向差直方圖來確定視盤大致的水平位

3、置，然后在該水平位置上通過高斯差分算子(DOG)來尋找視盤的垂直位置。在DRIONS-DB、Messidor、STARE三個數(shù)據(jù)庫上實驗顯示了較好的定位效果。
　　在視盤的分割階段，本文首先提出了一種基于射線邊緣檢測的視盤分割方法，先從稠密采樣中心點在各射線方向上找到灰度差值最大的點，再在由所有這些點構成的二值圖像上利用主動輪廓模型分割出視盤的輪廓。另外，本文還對一種基于分水嶺的視盤分割方法進行了改進，在通過分水嶺變換分割得到視盤