[发明专利]一种彩色眼底图像视盘自动定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及彩色眼底图像中视盘自动定位的方法，该方法不受对比度和眼底病变的影响，在正常的彩色眼底图像和病变的眼底图像中均能正确定位视盘，属于图像处理技术领域，可用于正常的和具有眼部病变的眼底图像中视盘的定位。

背景技术

视盘是眼底图像的一个重要特征，在眼底图像中视盘是一个类圆形的黄色亮区域，视神经和血管从视盘进入眼部。眼底病变在世界范围内具有较高的发病率并且具有致盲的危险，所以早期的诊断非常重要。视盘的大小、形状等参数是判断糖尿病视网膜病变的重要辅助参数。视盘的检测和定位对眼底疾病的临床诊断具有重大的意义。

目前有两类视盘定位的方法，一类基于视盘的自身特性(如眼底图像中视盘的亮度高、视盘内部灰度方差大、视盘的形状呈现类圆形)，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；也有通过寻找灰度变化幅度最大的矩形区域的中心作为视盘位置；还有的是充分结合视盘的上述三个特性，基于其中一个特性先找到候选区域，然后用剩下的两个特性去排除非视盘区域进而留下最终的视盘区域。这些方法都充分利用了视盘的外观特性，在质量较好的正常眼底图像中的视盘定位的准确率较高，但是在病变图像中，由于视盘的外观改变，大面积亮色病变区域的干扰，此时依据视盘的自身特性无法正确定位视盘。还有一类基于血管和视盘关系的视盘定位方法，大致思想是通过血管的走向或者血管结构特点与视盘的关系来定位视盘。由于血管相对稳定，特征显著，这种方法检测的精确度高。但是这些方法需要以准确提取出血管特征为前提，至少也需要精确地提取到主血管，而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。而且对于整体血管进行操作，算法较为复杂，运算时间长。

本发明通过分析局部血管和视盘的关系来定位视盘，避免了必须要精确提取整体血管特征的缺陷，提供了仅需要粗略的提取局部血管，并且对血管的骨架线进行数据运算的视盘定位方法，大大降低了算法的复杂度，提高了算法的精确度。

本发明支持项目为：天津市科技支撑计划重点项目“基于图像相位信息的糖尿病视网膜病变眼底图像自动分析软件系统(No：13ZCZDGX02100)”。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种在彩色眼底图像中快速定位视盘的方法，本方法不受病变影响，能够结合视盘的自身特性以及视盘与血管关系这两种检测方法的优点。为此，本发明采用如下的技术方案。

彩色眼底图像视盘自动定位方法，包括下列步骤：

1.输入彩色眼底图像，提取RGB颜色空间中的绿色通道，用改进的低帽变换的方法粗略提取血管；

2.利用大津阈值法(OTSU)将上述结果二值化；

3.去除病变区域和背景噪声影响；

4.提取最外层主血管的骨架线；

5.基于抛物线拟合的方法初步定位视盘；

6.根据视盘的自身特性，基于窗口扫描的方法，最终定位视盘。

步骤2中，先对绿色通道图像进行低帽变换，然后将得到灰度图中的原始灰度范围映射到一个新的灰度范围，使得图像中1％的数据饱和至最低和最高亮度，以此提高图像的对比度。

步骤5中，首先提取最外层主血管的骨架线，之后在最外层主血管骨架图中以左上角为原点，水平方向向右为y轴，竖直方向向下为x轴的坐标系，将血管骨架线像素的行标号映射为x坐标，列标号映射为y坐标，血管骨架线即映射为数据点(x_i，y_i)，(1≤i≤N)，使用方程f(x)＝a₀+a₁x+a₂x²来拟合这些离散数据点，确保所有数据点上的残差平方和：最小，此时进而得到方程组：

解上述方程组求出(a₀，a₁，a₂)，计算抛物线的顶点坐标：

步骤6中，首先提取彩色眼底图像的I通道图像；在由步骤5得到的初始位置的周围建立一个矩形感兴趣区域，其长度约为两个视盘直径；在这个矩形区域内，定义一个长度约为视盘直径的矩形滑动窗口，每次移动一个像素位置即确立一个新的矩形窗口；统计各个窗口内灰度均值和灰度方差值的乘积，在乘积值最大的滑动窗口对应的中心坐标处，最终定位视盘。

本发明与现有技术相比较具有如下优点：

本发明与现有技术相比较具有如下优点：