基于尺度空間分析的眼底圖像血管魯棒檢測.pdf

1、視網(wǎng)膜血管分割在眼底圖像分析中具有重要作用，血管是視網(wǎng)膜眼底圖像中最重要的生理結(jié)構(gòu)之一，很多眼科疾病以及很多對視力造成損害的疑難疾病，例如高血壓、糖尿病等，都會對視網(wǎng)膜血管造成嚴(yán)重破壞，提取準(zhǔn)確清晰的血管結(jié)構(gòu)可以極大幫助專家進(jìn)行更好的診斷和治療,因此，針對視網(wǎng)膜眼底圖像的血管檢測與提取具有較高的應(yīng)用價值。血管在眼底圖像中呈現(xiàn)為樹狀結(jié)構(gòu)，具有線狀目標(biāo)的特點(diǎn)，在圖像中表現(xiàn)為狹長的連通的條形模式，并沿一定走向伸展變化，且截面像素的灰度通常呈現(xiàn)

2、高斯分布特性。血管在圖像中的形態(tài)具有多變性，具體表現(xiàn)在方向和尺寸的變化上，可觀察到血管的走向可以在0到360°任意變化，同時其寬度也會大幅度變化，例如同一幅眼底圖像中血管寬度可以在1～20像素變化。血管形態(tài)的多變性使得對其進(jìn)行魯棒檢測仍然具有一定的困難，同時作為典型的線狀目標(biāo)，其檢測方法對于其它圖像中線狀結(jié)構(gòu)的檢測具有重要的借鑒意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了基于多尺度Gabor濾波和多尺度頂帽變換兩種圖像增強(qiáng)方法，并對單

3、尺度和多尺度血管增強(qiáng)方法進(jìn)行了實驗對比，實驗結(jié)果驗證了使用多尺度方法增強(qiáng)血管圖像的必要性。⑵結(jié)合多尺度Hessian矩陣濾波和線檢測算子，提出一種有效的血管檢測方法。首先利用多尺度Hessian矩陣的特征值構(gòu)建血管相似性函數(shù)實現(xiàn)血管增強(qiáng)，然后采用改進(jìn)的線檢測算子，提取反映血管測度的特征，最后采用支持向量機(jī)實現(xiàn)血管檢測。⑶本算法主要在兩個公開的眼底圖像數(shù)據(jù)庫DRIVE和STARE數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行了實驗，使用了準(zhǔn)確率、靈敏性、特異性及局部準(zhǔn)確率