[发明专利]一种眼底图像血管分割方法

说明书

本发明公开了一种眼底图像血管分割方法，其通过字典训练得到眼底图像的表示字典和分割字典，从而建立眼底图像和血管分割图像之间的关系模型，在测试阶段只需要通过简单的操作就能预测得到待血管分割的眼底图像的初步血管分割图像，运算速度快、计算复杂度低，使得本发明方法适用于实际的应用场合；其通过形态学操作得到待血管分割的眼底图像的增强图像，并通过与待血管分割的眼底图像的初步血管分割图像的二值掩膜图像进行融合，得到最终血管分割图像，得到的最终血管分割图像与真实血管分割图像保持了较高的一致性，分割精度高。

技术领域

本发明涉及一种图像分割方法，尤其是涉及一种眼底图像血管分割方法。

背景技术

眼底图像由专用眼底相机拍摄获取，它包含视网膜血管、视盘和黄斑等主要生理结构，是医学影像中的一类重要图像。视网膜血管由视盘区域延伸到整个眼球内部，呈现树状分布在整个眼底图像中，是人体中唯一可无创伤直接观察到血管的地方。因此，许多心血管疾病，如冠心病、高血压、动脉硬化和糖尿病视网膜病变，都可以借助分析视网膜血管管径、角度、分支形态结构的变化来进行诊断。

然而，目前眼底图像的血管结构主要由专家手工绘制标记得到，整个过程耗时又耗力。现有的眼底图像血管分割方法主要分为无监督和有监督两类，无监督血管分割方法具有运算速度快、效率高的优点，但存在分割精度普遍较低的问题，而有监督血管分割方法往往具有较高的分割精度，但存在运算速度慢、参数优化复杂等问题。因此，如何能够准确地、快速地提取眼底图像血管以辅助诊断各种眼底疾病及心血管疾病，具有十分重要的意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种眼底图像血管分割方法，其运算速度快，且分割精度高。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种眼底图像血管分割方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤①：选取N幅眼底图像及每幅眼底图像的真实血管分割图像构成训练图像集，记为{I_i,org,M_i,org|1≤i≤N}；其中，N≥1，1≤i≤N，I_i,org表示{I_i,org,M_i,org|1≤i≤N}中的第i幅眼底图像，M_i,org表示{I_i,org,M_i,org|1≤i≤N}中的第i幅眼底图像的真实血管分割图像，I_i,org和M_i,org的宽度均为W且高度均为H；

步骤②：对{I_i,org,M_i,org|1≤i≤N}中的每幅眼底图像及每幅真实血管分割图像进行非重叠的子块划分处理；然后采用K-SVD方法对N幅眼底图像中的所有子块构成的集合和N幅真实血管分割图像中的所有子块构成的集合进行联合字典训练操作，构造得到{I_i,org,M_i,org|1≤i≤N}的表示字典和分割字典，对应记为D_R和D_S；其中，D_R和D_S的维数均为64×K，K表示设定的字典原子的个数；

步骤③：将一幅待血管分割的眼底图像记为{I(x,y)}；其中，(x,y)表示{I(x,y)}中的像素点的坐标位置，1≤x≤W'，1≤y≤H'，W'表示{I(x,y)}的宽度，H'表示{I(x,y)}的高度，I(x,y)表示{I(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；