基于導(dǎo)向復(fù)小波的視網(wǎng)膜圖像增強與血管監(jiān)督分割技術(shù)研究.pdf

1、許多眼部疾病都會影響到視網(wǎng)膜中的血管結(jié)構(gòu)。定量分析視網(wǎng)膜血管結(jié)構(gòu)變化有助于監(jiān)控病變的發(fā)病階段，同時可以評價這些疚病對于人體視覺系統(tǒng)的影響。作為限部疚病CAD(計算機輔助診斷)系統(tǒng)的第一個步驟，視網(wǎng)膜血管的準(zhǔn)確分割至關(guān)重要。因此，眼部疾病能否有效自動診斷很大程度上依賴于視網(wǎng)膜圖像中的血管分割和局部信息描述的準(zhǔn)確程度。
　　 然而，由于圖像對比度較差，以及血管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，視網(wǎng)膜血管分割較一般的圖像分割方法而言，更加難以實現(xiàn)。本文改

2、進導(dǎo)向復(fù)小波濾波器，使其適合圖像線狀結(jié)構(gòu)的檢測與增強。導(dǎo)向復(fù)小波濾波器模擬了人限V1區(qū)視覺細胞成像過程：通過一組基濾波器的頻域濾波，將圖像分解到不同方向、尺度和相位子帶中加以描述，提取出圖像中任意方向和不同尺度上的圖像結(jié)構(gòu)信息。經(jīng)過改進的導(dǎo)向復(fù)小波濾波器，在增強血管結(jié)構(gòu)的同時，具有方向敏感性、魯棒性和較低計算復(fù)雜度。
　　 同時，本文將導(dǎo)向復(fù)小波與支持向量機相結(jié)合，通過像素監(jiān)督分類方法實現(xiàn)血管的準(zhǔn)確分割。將不同尺度下增強圖像的直

3、線強度(line stength)作為像素特征，來訓(xùn)練支持向量機。從而實現(xiàn)對未知模式輸入像樣本的分類。
　　 此外，一在圖像監(jiān)督分割算法的基礎(chǔ)上，作了進一步改進：構(gòu)造出基于滯后閾值理論的滯后分類器，并通過級聯(lián)方式，實現(xiàn)血管點的多層監(jiān)督分割。經(jīng)過對輸入樣本的分層篩選，得到更為完整和準(zhǔn)確的血管網(wǎng)絡(luò)。
　　 本文分別驗證幾類經(jīng)典的線狀結(jié)構(gòu)增強方法，并將增強結(jié)果與導(dǎo)向復(fù)小波進行比較。實驗通過ROC曲線的線下面積(AUC)的評價，