眼底圖像配準方法研究.pdf

1、眼底圖像配準是視網膜圖像分析中的一項關鍵技術。由于眼底結構的特殊性，一次拍攝出來的圖像通常不能滿足臨床需求，因此圖像配準和拼接對眼科診療有重要的臨床價值。其次，通過配準不同時期的眼底圖像，醫(yī)生能夠更精確地診斷和檢查各種與眼底相關的疾病，如糖尿病、青光眼、黃斑部變性等。眼底視網膜圖像血管的形態(tài)與上述疾病密切相關，研究基于血管形態(tài)特征的圖像配準對眼部疾病早起輔助診斷具有臨床意義。
　　本文首先研究了基于最大互信息配準方法。這種方法在圖

2、像配準方面獲得廣泛的應用，尤其對于多模態(tài)圖像，具有較高的配準精度。此方法的優(yōu)點是不需要對圖像進行預處理和分割，缺點是不適用于圖像發(fā)生大的旋轉和尺度變化。本文研究表明，其在眼底圖像分析中，配準精度和速度與預期存在較大差距。
　　論文主要研究了基于特征點的眼底圖像配準方法。其中，特征點的提取采用兩種方法，即經典的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法和8鄰域編碼查表法。前者直接提取圖像的特征

3、點，后者將圖像血管中心線的分叉點作為特征點，然后采用迭代的ICP(Iterative Closest Point)算法實現配準。
　　最后，根據眼底視網膜圖像的結構，研究一種基于局部血管結構特征的配準算法，特征結構由一個主分叉點和相鄰的3個分叉點構成。通過尋找最優(yōu)匹配的特征結構，實現圖像精確配準。該方法基礎是提取眼底視網膜圖像血管中心線，如果中心線提取準確，具有較高的配準精度和速度，且原理簡單，易于算法實現。實驗證明該方法的有效性