[发明专利]眼底图像预处理方法及系统和微血管瘤检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种眼底图像预处理方法及系统和微血管瘤检测方法及系统，预处理方法包括：采用基于高斯滤波的图像增强算法对当前读取到的原始眼底图像进行图像增强处理，获取增强眼底图像；对增强眼底图像进行去噪处理，得到去噪眼底图像；对于去噪眼底图像，采用基于矩形拟合圆的图像扩增方法对去噪眼底图像进行扩增，得到最终的扩增眼底图像。其通过对原始眼底图像进行预处理，使得后续对眼底图像进行微血管瘤的检测时，能够有效降低血管影像对于微血管瘤的影响，并且提高微血管瘤检测的准确性，最终有效解决了传统的眼底图像的微血管瘤检测方法准确性较低的问题。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及一种眼底图像预处理方法及系统和微血管瘤检测方法及系统。

背景技术

微血管瘤作为非增殖型糖尿病视网膜病变(NPDR)眼底图像中最先表现出来的病症，在诊断中很容易被医生漏诊。目前，眼底图像的微血管瘤提取方法大多采用传统图像处理技术与小样本量的统计机器学习模型相融合的方法。该方法依赖于图像分割效果以及特征选择的方式，通常情况下需要多种图像处理方法的组合最终生成候选图像区域的特征向量。但是，多种图像处理方法的叠加使得图像在每一次处理中都会存在增加假阳性或假阴性的风险。并且，传统的眼底图像的微血管瘤提取方法中所使用的数据量较少，统计机器学习方法很容易过拟合，因而很难保证算法的鲁棒性和泛化性，由此影响了微血管瘤检测的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对传统的眼底图像的微血管瘤检测方法准确性较低的问题，提供一种眼底图像预处理方法及系统和微血管瘤检测方法及系统。

基于上述目的，本发明提供的一种眼底图像预处理方法，包括如下步骤：

采用基于高斯滤波的图像增强算法对当前读取到的原始眼底图像进行图像增强处理，获取增强眼底图像；

对所述增强眼底图像进行去噪处理，得到去噪眼底图像；

对于所述去噪眼底图像，采用基于矩形拟合圆的图像扩增方法对所述去噪眼底图像进行扩增，得到最终的扩增眼底图像。

在其中一个实施例中，所述采用基于高斯滤波的图像增强算法对当前读取到的原始眼底图像进行图像增强处理，获取增强眼底图像，包括如下步骤：

根据计算公式：对所述原始眼底图像做高斯滤波操作，得到滤波后的眼底图像；

根据公式：I enhance＝α·I ori+β·I gaussian+λ，将所述原始眼底图像和所述滤波后的眼底图像进行加权融合，得到所述增强眼底图像；

其中，I ori为所述原始眼底图像，I gaussian为所述滤波后的眼底图像，G(x，y)为二维高斯滤波函数，I enhance为所述增强眼底图像，α和β用于调整所述增强眼底图像的显色范围，γ用于调整所述增强眼底图像的灰阶偏置。

在其中一个实施例中，对所述增强眼底图像进行去噪处理，得到去噪眼底图像，包括如下步骤：

对所述增强眼底图像进行定位，定位出所述增强眼底图像中近圆形成像区域的几何中心点O(x,y)；

计算所述近圆形成像区域的几何半径；

基于计算出的所述几何半径和定位得到的所述几何中心点，画出圆形区域，并根据所述成像区域的形状，对超出成像区域的部分做镜像处理；

以所述圆形区域的直径作为对角线，在所述圆形成像区域剪切矩形影像作为所述去噪眼底图像。

在其中一个实施例中，所述计算所述近圆形成像区域的几何半径，包括如下步骤：

扫描所述增强眼底图像，通过扫描得到所述增强眼底图像的第一矩形影像对角线AB、第二矩形影像对角线CD和一条过所述矩形影像中心点的水平线EF；