一种综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法

文档序号:6570526阅读:212来源:国知局
专利名称:一种综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法
技术领域
本发明涉及一种视网膜眼底图像中的视盘进行自动定位的方法,特别涉及一种综合血管分布和视 盘外观特性的视盘投影定位方法。
背景技术
视盘是视网膜的主要生理结构之一,视神经和血管从该区域进入眼部并向周边辐射延伸,在视网膜眼底图像中表现为圆形亮黄色区域,同时包含大量较粗的血管。研究人员对视盘的自动定位一直非常关注,因为视盘的准确定位有利于眼底病变的诊断,例如很多视盘分割算法需要预先给出初始种子点;由于视盘和黄斑(视觉最敏锐区域)之间的距离近似为常数,当视盘位置确定后,确定黄斑区域也就容易了 ;视盘和大尺寸的亮黄色病变(溢出物病变)容易混扰,视盘的定位可以将其从候选病变对象中予以排除。目前视盘定位方法大致分为以下几类I、基于视盘外观特性的方法。该类方法通常采用视盘的外观如亮度、对比度、形状信息作为定位特征,一般将亮度最大或对比度最强的圆形区域的中心作为视盘的参考位置。单纯利用外观特性,在质量较好的正常眼底图像中的视盘定位的成功率较高,但是在病变图像中,由于病变造成视盘外观改变,或其它大面积亮色病变区域干扰,视盘定位容易出错。2、基于血管特性的方法。这主要是根据视盘是血管进入眼部的起始区域和血管分支汇合点,且该区域血管最粗,血管密度最大。基于血管特性检测的视盘定位算法一般都比较复杂,而且耗时,同时在低质量或病变图像中,血管特征检测仍是一个比较困难的问题。3、基于视盘区域的多种特征的方法。该类方法综合利用视盘的外观特性和血管特性,定位精度相对较高。但是该类方法需要建立较复杂模型,其算法复杂,不便于实时应用。近年来,国内外众多学者针对视盘定位进行了大量的研究,尽管如此,绝大部分研究在视盘定位的准确率和速度两方面难以兼顾,导致视盘定位方法很难适应实际系统的实时处理要求。

发明内容
为了解决现有视盘定位存在的上述技术问题,本发明提供了一种综合血管分布和外观特性的视盘投影定位方法。本发明综合利用了视盘区域的血管分布和外观特性信息,同时由于将复杂的二维定位问题转换为相对简单的一维定位问题,算法实现简单,成功率高,具有良好的鲁棒性,综合准确率和处理速度两者来看,本发明符合实际系统实时处理要求。本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤( I)取原彩色眼底图像中红色通道分量最亮的像素强度值的5%作为阈值,并根据此阈值分割出前景区域的二值图像,对二值图像进行形态学腐蚀操作,得到掩膜模板,通过掩膜处理得到眼底图像的感兴趣区域;
(2)根据图像观察模型,对掩膜处理后的感兴趣区域进行照度和对比度的归一化处理,得到增强的视网膜眼底图像;(3)对步骤(2)得到的增强视网膜眼底图像采用Gabor滤波非血管结构抑制算子,同时结合滞后多阈值处理技术,实现眼底图像血管提取与分割,得到血管分割图;(4)设置一个垂直窗口,窗口的高度为图像高度,宽度为2倍的主血管宽度,沿血管分割图的水平方向从左到右滑动;在窗口内计算每一个水平位置X处的血管散布度值D(X),根据血管散布度值绘出水平投影曲线,找到该一维曲线的最小值点确定为视盘的水平坐标Xtjd ;(5)设置一个矩形窗口,窗口的长度和宽度为视盘直径的大小,且其中心的水平坐标为已确定的视盘水平坐标Xml,分别在原灰度图和初相位P = 90°的Gabor滤波响应图上沿垂直方向从上到下滑动窗口,并估计窗口内平均亮度和平均滤波响应值,将平均亮度值·和平均滤波响应值相乘作为相应垂直位置y处的纵向投影值,根据纵向投影值绘制投影曲线,找到最大值点的坐标为视盘的垂直坐标。上述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法中,所述步骤(I)中的形态学腐蚀操作是采用9X9方形结构元素对二值图像进行腐蚀运算。上述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法中,所述步骤(2)的具体步骤为①将图像分为大小为s的分块Si, s为1/6 1/8的ΜΧΝ,ΜΧΝ为原始图像尺寸,对每个分块Si计算该分块中的灰度均值和标准差&,再采用双三次插值方法求得整幅图像中每点的均值;与标准差£7②通过Manhabolios距离dM、x, y),判断某像素(x, y)是否属于背景区域,如果其距离邻域均值及¥小于某阈值t,阈值t=l,即,/u(.vj.O="V⑷.,)<t(11)
σ.ν(χ,>0则该像素属于背景区域,否则属于前景区域;③在分割出来的背景区域对照度和对比度进行估计,每一个分块中采样点(sx,sy)的照度和对比度^&,& )由分块中背景像素点的均值和标准差来估计获得,其余非
采样点和非背景像素点的照度和对比度漂移因子则通过双三次插值方法获得;④根据式(7 ),实现图像的归一化增强,/(>(Α. ν) = ΔΜ!^^Ζ (7)
C(x,y)I (x, y)为原始观测图像在(X,y)像素点的灰度值,I(X1)O和分别为该点估算的照度和对比度漂移因子,是归一化后的灰度值。上述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法中,所述步骤(3)具体步骤为①选用12个不同方向上的Gabor滤波模板分别对图像进行滤波,每个相邻方向相差JI /12,滤波后的图像用Ot ββ^φ(X, J;)表不
权利要求
1.一种综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,包括以下步骤 (1)取原彩色眼底图像中红色通道分量最亮的像素强度值的5%作为阈值,井根据此阈值分割出前景区域的ニ值图像,对ニ值图像进行形态学腐蚀操作,得到掩膜模板,通过掩膜处理得到眼底图像的感兴趣区域; (2)根据图像观察模型,对掩膜处理后的感兴趣区域进行照度和对比度的归ー化处理,得到增强的视网膜眼底图像; (3)对步骤(2)得到的增强视网膜眼底图像采用Gabor滤波非血管结构抑制算子,同时结合滞后多阈值处理技木,实现眼底图像血管提取与分割,得到血管分割图; (4)设置ー个垂直窗ロ,窗ロ的高度为图像高度,宽度为2倍的主血管宽度,沿血管分割图的水平方向从左到右滑动;在窗口内计算每ー个水平位置X处的血管散布度值D(X),根据血管散布度值绘出水平投影曲线,找到该ー维曲线的最小值点确定为视盘的水平坐标Xod(5)设置ー个矩形窗ロ,窗ロ的长度和宽度为视盘直径的大小,且其中心的水平坐标为已确定的视盘水平坐标Xtjd,分别在原灰度图和初相位ぞ= 90°的Gabor滤波响应图上沿垂直方向从上到下滑动窗ロ,并估计窗口内平均亮度和平均滤波响应值,将平均亮度值和平均滤波响应值相乘作为相应垂直位置y处的纵向投影值,根据纵向投影值绘制投影曲线,找到最大值点的坐标为视盘的垂直坐标。
2.根据权利要求I所述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,所述步骤(I)中的形态学腐蚀操作是采用9X9方形结构元素对ニ值图像进行腐蚀运算。
3.根据权利要求I所述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,所述步骤(2)的具体步骤为 ①将图像分为大小为s的分块Si,s为1/6 1/8的ΜΧΝ,ΜΧΝ为原始图像尺寸,对每个分块Si计算该分块中的灰度均值和标准差^,再采用双三次插值方法求得整幅图像中每点的均值ん与标准差“; ②通过Manhabolios距离dM(x,y),判断某像素(x, y)是否属于背景区域,如果其距离邻域均值Av小于某阈值t,阈值t=l,即du(x^ <t (11) び'.(Λ'ア) 则该像素属于背景区域,否则属于前景区域; ③在分割出来的背景区域对照度和对比度进行估计,每ー个分块中采样点(Sx,Sy)的照度和对比度6(^,,)由分块中背景像素点的均值和标准差来估计获得,其余非采样点和非背景像素点的照度和对比度漂移因子则通过双三次插值方法获得; ④根据式(7),实现图像的归ー化增强, /V,),)ニ 取か取·>’)(7) C(x,y) Ι(χ, y)为原始观测图像在U,y)像素点的灰度值,和 υ·)分别为该点估算的照度和对比度漂移因子
4.根据权利要求I所述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,所述步骤(3)具体步骤为 ①选用12个不同方向上的Gabor滤波模板分别对图像进行滤波,每个相邻方向相差·71 /12,滤波后的图像用
5.根据权利要求I所述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,所述的步骤(4)中血管散布度值D(X)的计算公式为
6.根据权利要求1所述的综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,所述步骤(5)的具体步骤为 ①定义窗ロ矩形窗ロWv,Wv的长度和宽度为视盘直径大小,且其中心的水平坐标已确定的视盘水平坐标Xod处,纵坐标I随窗口上、下滑动而变化; ②沿垂直方向从上到下滑动窗ロWv,并分别在原图和Gabor滤波在Θ =90°相位的响应图上估计窗口内平均亮度和平均滤波响应值,根据式(24),将平均亮度值和平均滤波响应值相乘作为相应垂直位置y处的纵向投影值,f (y) = In (x0d. y) *gN (x0d. y)(24) lN(xod, y)为以(Xt5d, y)为中心的矩形窗邻域的平均亮度值,gN(xod, y)为该邻域内平均Gabor滤波响应估计值; ③根据f(y)绘制纵向投影曲线,找到最大值点的坐标为视盘的垂直坐标y#
全文摘要
本发明公开一种综合血管分布和视盘外观特性的视盘投影定位方法,其步骤为(1)采用掩膜操作提取感兴趣视网膜眼底图像区域;(2)基于图像观测模型,对眼底图像进行归一化增强;(3)采用非血管结构抑制算子,同时结合滞后多阈值处理技术,实现眼底图像血管提取与分割;(4)设定2倍主血管宽度的垂直窗口,在血管分割图上沿水平方向滑动并计算各水平位置x的血管散布度D(x),从而获得水平投影的散布度曲线,该曲线的最小值点确定为视盘水平坐标xod;(5)在水平坐标xod处,设定边长为视盘直径的矩形窗并上、下滑动,分别估算局部区域亮度IN(xod,y)和边缘梯度信息gN(xod,y),绘出反映特征值f(y)=IN(xod,y)*gN(xod,y)变化的垂直投影曲线,该曲线的最大值点为视盘垂直坐标yod。本发明算法实现简单,成功率高,具有良好的鲁棒性。
文档编号G06T5/00GK102842136SQ20121025053
公开日2012年12月26日 申请日期2012年7月19日 优先权日2012年7月19日
发明者张东波, 易瑶, 王俊超, 尚星宇, 李雄 申请人:湘潭大学
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