一种眼底图像视盘定位方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及医学数字图像处理技术领域，特别是设及一种眼底图像视盘定位方法 及系统。
【背景技术】
[0002] 眼底图像是唯一通过直接观察或拍摄能显示的体内血管图像，可为临床医生提供 一个可能的窗口观察视网膜结构，包括视盘(也称为视神经盘）、动静脉和黄斑。眼底图像分 析不仅可W辅助诸如青光眼、白内障等眼病的诊断和治疗，也有助于临床医生检查某些全 身性血管病变，如糖尿病、高血压等。因此，眼底镜检查已成为在医学实践中一个重要的非 侵入性检查，临床医生通过对视网膜形态变化进行定期检查，可W达到对全身性疾病进行 筛查和对视网膜疾病进行诊断的作用。
[0003] 视盘即视神经盘，是视网膜由黄斑向鼻侧约3mm处的一直径约1.5mm、境界清楚的 淡红色圆盘状结构，它是视网膜上神经纤维和视网膜血管汇集穿出眼球的部位，因此是视 网膜血管网最密集的区域，血管由视盘向整个视网膜区域延伸。视盘是眼底图像的重要特 征，其大小、形状和颜色的形态变化是用于诊断各种疾病的重要指标。
[0004] 在眼底图像检测中，视盘定位是对眼底图像进行分析和诊断的前提之一，视盘定 位不仅可用于视盘中屯、的位置估计和视盘分割，也有助于确定其它视网膜结构(如黄斑）的 位置，甚至可W进行参数测量。
【发明内容】
[0005] 鉴于此，本发明的目的是提供一种眼底图像视盘定位方法及系统，基于视盘位置 和血管结构的拓扑特征进行视盘定位，能够提高对眼底图像视盘定位的准确性。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0007] -种眼底图像视盘定位方法，包括：
[000引提取眼底图像中的血管区域；
[0009] 获取血管区域图像中每一像素的血管纹理方向；
[0010] 按照预设规则对血管区域图像中的像素投票，W获得投票数最大的像素确定为视 盘中屯、，所述预设规则包括：W被投像素预设邻域内的每一像素作为投票像素，当所述被投 像素与所述投票像素形成的线段方向与所述投票像素的血管纹理方向的夹角在预设范围 内时，则向所述被投像素投票。
[0011] 可选地，所述提取眼底图像中的血管区域包括：
[0012] 采用形态学顶帽算法对所述眼底图像作处理；
[0013] 采用大津法分割处理后的所述眼底图像，低于阔值的区域图像为背景，高于阔值 的区域图像为血管区域。
[0014] 可选地，采用形态学顶帽算法对所述眼底图像作处理包括：
[0015] 选择直径大于血管直径最大值的圆盘结构元素，对所述眼底图像作顶帽算法处 理。
[0016] 可选地，获取血管区域图像中像素的血管纹理方向包括：
[0017] 分别WN个方向的二维Gabor滤波器与像素图像卷积运算，得到对应N个方向的纹 理响应，W幅值最大的纹理响应对应的方向确定为该像素的血管纹理方向，所述N个方向均 匀地分布于[0，n]范围内，所述N为大于零的正整数。
[0018] 可选地，获取血管区域图像中像素的血管纹理方向还包括：
[0019] 分别WN个方向的二维Gabor滤波器与像素图像卷积运算，得到对应N个方向的纹 理响应，所述N个方向均匀地分布于[0,31]范围内，所述N为大于零的正整数；
[0020] 从得到的N个所述纹理响应中获取幅值最大的两个纹理响应，对应的幅值为Eu,w (P)和Eu,*2(p);并按照W下公式计算方向置信度Conf (P)，
[0021]
[00剖具甲，P巧像累点，伞巧不巧埋力问，O表示纹理尺度，e\3, W(P)、E\^, 4>2(p)分别为 对应于Eu, W(P)、Eu, W(P)的正交纹理响应幅值；
[0023] 判断方向置信度Conf(P)是否大于预设阔值，若否，则去除该像素点，不参与投票。
[0024] 可选地，若判断方向置信度Conf (P)大于所述预设阔值，则：
[0025] 校正所述幅值最大的两个纹理响应的幅值和方向，包括：
[0026] Ew(P)=Eu,W(P)-E丄U,W(P), (J)I(P)= (61,U(P);
[0027] E4>2(P)=Eu,4)2(P)-E丄u,4>2(P)，42(P)= 42,u(P);
[002引其中，Ew(P)和E42(p)分别是所述幅值最大的两个纹理响应的校正幅值，(I)I(P)和 4 2(p)是对应的校正方向；
[0029] 依据所述幅值最大的两个纹理响应的校正幅值和校正方向计算该像素的纹理响 应矢量R(P)和纹理主方向4 (P)，包括：
[0030]
[0031] 其中，Rx(P)和Ry(P)分别表示在该像素位置处校正纹理响应的X分量和y分量，W所 述纹理主方向4 (P)确定为该像素的血管纹理方向。
[0032] 可选地，所述按照预设规则对血管区域图像中的像素投票，包括：
[0033] 建立特征描述符空间，W血管区域图像中单一像素的方向直方图作为空间元素， 所述方向直方图的横坐标为投票方向，纵坐标为投票数；
[0034] 按照所述预设规则对血管区域图像中每一像素投票，相应计入所述特征描述符空 间的方向直方图中；
[0035] 统计血管区域图像中每一像素获得的投票数。
[0036] 可选地，所述预设范围为：大于等于-VM，且小于等于VM，所述M为大于零的正整 数。
[0037] 本发明还提供一种眼底图像视盘定位系统，包括：
[0038] 用于提取眼底图像中的血管区域的图像提取单元；
[0039] 用于获取血管区域图像中每一像素的血管纹理方向的纹理方向获取单元；
[0040] 用于按照预设规则对血管区域图像中的像素投票，W获得投票数最大的像素确定 为视盘中屯、的投票统计单元，所述预设规则包括：W被投像素预设邻域内的每一像素作为 投票像素，当所述被投像素与所述投票像素形成的线段方向与所述投票像素的血管纹理方 向的夹角位于预设范围内时，则向所述被投像素投票。
[0041] 可选地，所述纹理方向获取单元包括：
[0042] 用于分别WN个方向的二维Gabor滤波器与像素图像卷积运算，得到对应N个方向 的纹理响应的卷积运算子单元，所述N个方向均匀地分布于[0，n]范围内，所述N为大于零的 正整数；
[0043] 用于按照W下公式计算方向置信度Conf(P)的方向置信度计算子单元，
[0044]
[0045] 具甲，P巧像奈巧，O巧不纷埋々问，《表示纹理尺度，E。, W(P)和Eu,42(p)为N个所 述纹理响应中幅值最大的两个纹理响应对应的幅值，W(P)和护。,42(P)分别为对应于 Eu, W(P)、Eu, W(P)的正交纹理响应幅值。
[0046] 由W上技术方案可知，本发明所提供的眼底图像视盘定位方法及系统，首先提取 出眼底图像中的血管区域，并获取血管区域图像中每一像素的血管纹理方向，W获得眼底 图像中血管分布的局部方向特征;然后，按照预设规则对血管区域图像中的像素投票，所述 预设规则具体为：W被投像素预设邻域内的每一像素作为投票像素，当被投像素与投票像 素形成的线段方向与投票像素的血管纹理方向的夹角在预设范围内时，则向被投像素投 票。通过统计血管区域图像中每一像素获得的投票数，将获得投票数最大的像素确定为视 盘中屯、。视盘是视网膜血管网分布最密集的区域，图像像素中血管网的汇聚度越高，其邻域 内像素的血管分布方向与其邻域径向一致的概率越大，相应获得的投票数越多，因此W获 得投票数最多的像素点，对应为血管网汇聚度的峰值位置，确定为视盘中屯、位置。
[0047] 本发明所述眼底图像视盘定位方法及系统，通过基于血管纹理方向对眼底图像中 像素点投票，检测眼底图像中局部血管网的汇聚度，从而找到血管网汇聚最密集的位置，W 定位视盘位置。本发明所述眼底图像视盘定位方法及系统，是基于眼底图像中血管分布和 视盘之间更稳定的拓扑结构和相对位置，实现视盘定位，受图像亮度、对比度等影响小，因 此可提高眼底图像中视盘定位的准确性。
【附图说明】
[0048] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据运些附图获得其他的附图。
[0049] 图1为本发明实施例提供的一种眼底图像视盘定位方法的流程图；
[0050] 图2为本发明一实施例中获取血管区域图像中像素的血管纹理方向的方法流程 图；
[0051] 图3为本发明又一实施例中获取血管区域图像中像素的血管纹理方向