光學(xué)相干斷層圖像中基于hessian矩陣的血管檢測(cè)開(kāi)題報(bào)告

1、蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）1光學(xué)相干斷層圖像中基于光學(xué)相干斷層圖像中基于HessianHessian矩陣的血管檢測(cè)矩陣的血管檢測(cè)開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告1.1.選題的背景與意義選題的背景與意義視網(wǎng)膜圖像的評(píng)估被廣泛運(yùn)用到醫(yī)學(xué)診斷以及生物特征識(shí)別系統(tǒng)中。其中，視網(wǎng)膜血管的直徑變化、分叉角度以及血管彎曲程度都是診斷眼底病變的重要指標(biāo)。同時(shí)，血管增強(qiáng)也是血管分割、圖像配準(zhǔn)和三維可視化等后續(xù)處理的重要前提。因此，血管增強(qiáng)作為眼底圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)具

2、有重要意義。血管增強(qiáng)的目的是強(qiáng)調(diào)眼底圖像中的血管結(jié)構(gòu)，同時(shí)抑制非重要的特征，從而加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別。圖像增強(qiáng)方法可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。前者直接對(duì)圖像灰度級(jí)做計(jì)算，后者基于圖像變換域?qū)ψ儞Q系數(shù)進(jìn)行修正?？紤]到Hessian矩陣在檢測(cè)曲線結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)出的良好性能，在研究眼底圖像特征的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Hessian矩陣的多尺度血管增強(qiáng)方法，與其他多種血管增強(qiáng)方法相比，可達(dá)到相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確率，且在同等準(zhǔn)確率下能得到較高的魯

3、棒性。2.2.HessianHessian矩陣的應(yīng)用原理矩陣的應(yīng)用原理Hessian方法是一種用高階微分提取圖像特征方向的方法。Hessian方法認(rèn)為，具有最大模的特征向量的方向是垂直于圖像特征方向的，與它垂直的方向被認(rèn)為是平行于圖像特征方向的。對(duì)于由高斯函數(shù)構(gòu)造的線性模型，可以用與直線正交的絕對(duì)值較大的二階導(dǎo)數(shù)、沿線方向的絕對(duì)值很小的二階導(dǎo)數(shù)來(lái)表示，這恰好是二維Hessian矩陣的兩個(gè)特征值所代表的幾何意義。將蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（

4、論文）3陣的特征值和特征向量表示。由于視網(wǎng)膜血管的直徑存在變化，不適合使用單一尺度的增強(qiáng)效果，本文采用高斯函數(shù)構(gòu)造多尺度增強(qiáng)濾波器，采用不同尺度進(jìn)行增強(qiáng)濾波。根據(jù)Hessian矩陣的定義:將Hessian矩陣的差分運(yùn)算與高斯函數(shù)結(jié)合，通過(guò)改變高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏移量來(lái)獲得不同尺度σ下的線形增強(qiáng)濾波。根據(jù)高斯函數(shù)的卷積性質(zhì)，尺度空間導(dǎo)數(shù)Iab由輸入圖像與高斯濾波器的二階導(dǎo)的卷積得到:高斯函數(shù)表達(dá)式為：σ是高斯濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差，為空間尺度因子。根