一种基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法
【技术领域】
[0001] 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，特别涉及一种基 于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法。
【背景技术】
[0002] 视盘是视网膜的主要生理结构之一，正常的视网膜眼底图像中，能观察到的主要 生理结构有视盘（opticdisc)、血管（vasculature)和黄斑（macula)。视盘、血管和黄斑 三者呈一定的空间分布约束关系，视盘外观呈亮黄色近似圆形区域，同时视盘也是视网膜 血管的汇聚区，血管由视盘向整个视网膜区域延伸，视盘定位方法是对眼底图像进行分析 和诊断的前提之一，因此基于计算机视觉的视盘自动定位一直得到研宄人员的关注。视盘 定位算法在许多文献中已有报道，其中鲁棒性、准确率和实时性是视盘定位算法的三个主 要评价指标。影响鲁棒性和准确率的主要因素有因成像环境、设备或人种的差异造成视盘 外观（尺寸、形状和对比度等）的明显变化，此外还有病变对视盘区域造成的破坏和干扰。
[0003]早期视盘定位通常利用视盘的外观特性如亮度、形状信息作为定位特征，例如寻 找灰度变化幅度最大的矩形区域中心作为视盘位置，或者找到1%的亮度最大的像素点作 为视盘候选区域。以及利用Hough变换检测圆形结构的视盘，这些方法都充分利用了视盘 的外观特性，由于这些方法不要提取血管，所以耗时短。尽管利用外观特性检测视盘的算法 相对简单，在正常图像中成功率高且耗时短，但是在病变图像中，由于病变干扰和视盘外观 的破坏容易出现错判。
[0004]目前，具有较好鲁棒性的视盘检测算法通常采用血管特性，由于视盘是血管进入 眼部的起始区域，因此主要血管分支在该区域汇合。同时可观察到视盘区域血管基本沿垂 直方向延伸，因此在该区域垂直梯度分量远大于水平梯度，而且该区域总的边缘梯度值也 大于其它区域。尽管利用血管特征的定位算法在病变图像中有相对较高的检测准确率，但 是需要以血管的准确提取为前提，而在低质量或病变图像中，血管检测仍是一个比较困难 的问题。此外现有基于血管特性检测的视盘检测算法一般都比较复杂，而且耗时。
【发明内容】
[0005]为了解决现有视盘定位方法存在的上述技术问题，本发明提供一种简单、准确度 高、适用于不同尺寸的视盘且定位速度快的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法。
[0006] 本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤：
[0007] (1)眼底图像掩膜处理；取原彩色眼底图像的灰度图像的最大值的10%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，即ROI区域；
[0008] (2)眼底图像边界填充；根据掩膜处理后的感兴趣区域，对原彩色眼底图像的绿 色通道分量进行眼底图像边界填充，得到非观测区域映射的眼底图像；
[0009] (3)确定视盘候选区域；将步骤⑵得到的非观测区域映射的眼底图像缩小至原 尺寸的0. 1倍，采用多尺度斑点检测原理检测视盘候选位置；
[0010] (4)排除边界候选位置；为了防止边界候选点的干扰，先通过ROI区域剔除部分边 界候选点，将多尺度斑点检测算法检测到的每个斑点邻域与步骤（1)获取的ROI区域进行 比较，如果检测到某候选斑点的特征尺度邻域没有全部包含于步骤（1)获取的ROI区域内， 则认为该候选点为边界点，直接排除；
[0011] (5)决策真实视盘位置；对步骤（2)得到的非观测区域映射的眼底图像，分别计算 各点的垂直和水平的边缘梯度值G#PGH，结合亮度信息得到垂直方向和水平方向总梯度响 应值Pv (i)和Ph (j)，进而得到整幅图像某一点属于真实视盘的得分OP值，通过比较剩下的 候选视盘位置的OP值，OP值最大的候选视盘位置即真实视盘位置。
[0012] 所述步骤（1)中的形态学腐蚀操作是采用20X20圆形结构元素对二值图像进行 腐蚀运算。
[0013] 所述步骤（2)具体步骤为：对每一个位于感兴趣区域外的像素点〇,在感兴趣区域 边界上找到一个和它距离最近的像素点b，计算这两点的距离d，并绘出两点间的直线，并 向ROI区域内部延伸相同的距离长度d，找到对应的镜像点，最后用ROI区域内镜像点的像 素值来替换原来〇点的像素值，映射操作对应的公式如下：
[0014]I(xi；Y1)=I(xoi,yoi) (4)。
[0015] 所述步骤（3)具体步骤为：
[0016] ①对获取的非观测区域映射的眼底图像缩小至0. 1倍后进行反转操作；
[0017] ②根据不同方差S生成不同的规范化的高斯拉普拉斯算子模板，并分别对图像 进行卷积运算得到拉普拉斯响应值
【主权项】
1. 一种基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，包括w下步骤： (1) 眼底图像掩膜处理；取原彩色眼底图像的灰度图像的最大值的10%作为阔值，并 根据此阔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，即ROI区域； (2) 眼底图像边界填充；根据掩膜处理后的感兴趣区域，对原彩色眼底图像的绿色通 道分量进行眼底图像边界填充，得到非观测区域映射的眼底图像； (3) 确定视盘候选区域；将步骤（2)得到的非观测区域映射的眼底图像缩小至原尺寸 的0. 1倍，采用多尺度斑点检测原理检测视盘候选位置； (4) 排除边界候选位置；为了防止边界候选点的干扰，先通过ROI区域剔除部分边界候 选点，将多尺度斑点检测算法检测到的每个斑点邻域与步骤（1)获取的ROI区域进行比较， 如果检测到某候选斑点的特征尺度邻域没有全部包含于步骤（1)获取的ROI区域内，则认 为该候选点为边界点，直接排除； (5) 决策真实视盘位置；对步骤（2)得到的非观测区域映射的眼底图像，分别计算各点 的垂直和水平的边缘梯度值Gv和Gh，结合亮度信息得到垂直方向和水平方向总梯度响应值 Pv(i)和Pha)，进而得到整幅图像某一点属于真实视盘的得分OP值，通过比较剩下的候选 视盘位置的OP值，OP值最大的候选视盘位置即真实视盘位置。
2. 根据权利要求1所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤（1)中 的形态学腐蚀操作是采用20X20圆形结构元素对二值图像进行腐蚀运算。
3. 根据权利要求1所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤（2)具 体步骤为：对每一个位于感兴趣区域外的像素点0,在感兴趣区域边界上找到一个和它距 离最近的像素点b，计算该两点的距离山并绘出两点间的直线，并向R0I区域内部延伸相同 的距离长度d，找到对应的镜像点，最后用R0I区域内镜像点的像素值来替换原来0点的像 素值，映射操作对应的公式如下： I(Xi，yi) =I(x〇i，y〇i)。
4. 根据权利要求1所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤（3)具 体步骤为： ① 对获取的非观测区域映射的眼底图像缩小至0. 1倍后进行反转操作； ② 根据不同方差5生成不同的规范化的高斯拉普拉斯算子模板，并分别对图像进行 卷积运算得到拉普拉斯响应值
其中，g是高斯函数，求的关于5的极值，即令
，不难推得，对于半 径为r的黑色圆形二值斑点，当尺度J=r/^/^时，高斯拉普拉斯响应值达到最大。同理，如 果斑点是白色的，那么，它的拉普拉斯响应值在《=厂/、/^时达到最小。其中，取得峰值的5 称为该目标的特征尺度。 ⑨检查尺度空间和图像空间中的每个点，如果该点的拉普拉斯响应值都大于或小于其 它26个立体空间邻域的值，那么该点就是被检测到的图像斑点，即视盘候选位置，通过下 式可W找到候选视盘点（x，v)及其尺度<>，
argmaxminlocalb，y,f〇表示在局部图像空间和尺度空间寻找极值。
5. 根据权利要求4所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤②中方 差5的取值分别为1、2、3、4、5。
6. 根据权利要求1所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤（4)具 体步骤为；W候选视盘点坐标技iO为中心Wr 为半径做邻域圆，如果检测到某候 选斑点的特征尺度邻域没有全部包含于预处理阶段获取的ROI区域内，则认为该候选点为 边界点，直接排除。
7. 根据权利要求1所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤（5)具 体步骤为： ① 将步骤（2)得到的非观测区域映射的眼底图像，通过与模板[1，0，-1]和[1，0，-1]T 进行卷积滤波分别计算垂直和水平的边缘梯度值Gv和GH; ② 结合亮度信息得到垂直方向和水平方向总梯度响应值如下：
C和R分别代表原彩色眼底图像的行数、列数，I(i，j)表示的是眼底图像上某一点的灰 度值，即图像的亮度值； ⑨整幅图像某一点属于真实视盘的得分OP值由下式计算，并得到OP图； OP(iJ)=PvW-PhO) ④通过步骤（1)得到的感兴趣区域估计视盘直径
D。。是视盘的直径，Dkm是视盘感兴趣区域的直径； ⑥设定一个长宽均为视盘直径D。。的平均滤波器对缩小后的0P图进行滤波，得到最终 进行决策的0P图； ⑧0P值越大的候选点为视盘的可能性越大，排除边界点后，在其余的候选点中选取具 有最大0P值的位置作为真实视盘位置。
8. 根据权利要求7所述的基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，所述步骤④中计 算视盘直径D。。时的D前的参数取1/6。
【专利摘要】本发明公开了一种基于多尺度斑点检测的快速视盘定位方法，其步骤为：(1)进行眼底图像掩膜处理；(2)进行眼底图像边界填充；(3)确定视盘候选区域；(4)排除边界候选位置；(5)决策真实视盘位置。本发明考虑到视盘表现为尺寸有差异的亮黄色圆形区域，首先基于多尺度空间理论以及LOG斑点检测技术找到若干候选视盘区域，然后再结合候选区域外观特性和局部血管特性定位真正的视盘。本发明由于可以在缩小后的眼底图像上进行视盘定位，因此能够获得实时检测效果，同时由于具有多尺度检测能力，能适应不同尺寸的图像数据集，具有方法简单、准确度高、定位速度快等优点。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104794721
【申请号】CN201510217801
【发明人】张东波, 王颖
【申请人】湘潭大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月30日