[发明专利]基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法及实现系统

权利要求书

1.基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)利用改进的双边滤波对原SD-OCT图像进行滤波处理；步骤(1)中，改进的双边滤波公式如式(Ⅰ)所示：

式(Ⅰ)中，q为当前处理的像素点；S表示以q为中心，半径为d的邻域；p表示S邻域内的像素点；I_p表示p点的像素值；G_k(p)表示p点到q点的空间距离权重，距离越远，p点对q点的影响越小，即G_k(p)值越小；G_r(p)表示p点像素值与q点像素值差的权重，差值越大，p点对q点的影响越小，即G_r(p)值越小；G_v(p)表示p点与q点像素值大小所占权重，p点与q点像素值和越大，G_v(p)值越大；BF_q表示对q点进行滤波之后的像素值大小；

σ_k，σ_r和σ_v分别表示G_k(p)，G_r(p)和G_v(p)的方差，在实际应用时根据具体情况设置不同的值；I_p和I_q分别表示p点和q点的像素值；

(2)利用图像分解技术将步骤(1)滤波处理后的图像分解为平滑部分和稀疏部分，高反射点存在于稀疏部分中；

(3)利用简单自适应阈值的方法将高反射点候选点从稀疏部分中分离出来，并利用形态学处理去除阈值结果中的离散点和面积较大的区域，得到最终的高反射点。

2.根据权利要求1所述的基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法，其特征在于，步骤(2)中，将高反射点和背景部分分别显示在两个图像中，则高反射点所在图像看作是稀疏部分，而背景部分所在图像看作是平滑部分,利用图像分解方法将步骤(1)滤波处理后的图像即含有高反射点的OCT图像分解为平滑部分和稀疏部分，如式(Ⅱ)所示：

min μ||C||_TV+||T||₁s.t.C+T＝M (Ⅱ)

式(Ⅱ)中，M为步骤(1)滤波处理后的图像，C为平滑部分，T为稀疏部分，包含高反射点，||C||_TV＝∑_i,j(c_i+1,j-c_i,j)²+(c_i,j+1-c_i,j)²，c_i,j表示C中(i,j)位置处的像素值；||T||₁＝∑_i,j|t_i,j|，t_i,j表示T中(i,j)位置处的像素值，μ为调节C和T权重的一个参数。

3.根据权利要求2所述的基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法，其特征在于，步骤(3)中，利用简单自适应阈值的方法将高反射点候选点从稀疏部分中分离出来，是指：先计算步骤(2)中得到的稀疏部分T的Otsu阈值t；再将T中小于2×t的值置为0，得到高反射点候选点。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法，其特征在于，步骤(3)中，利用形态学处理去除阈值结果中的离散点和面积较大的区域，得到最终的高反射点分割结果，是指：利用形态学后处理的方法去除离散点和面积较大的区域；离散点是指面积小于6个像素的像素点，面积较大的区域是指面积大于60个像素的点。

5.权利要求1-4任一所述的基于图像分解的眼科SD-OCT高反射点分割方法的实现系统，其特征在于，包括依次连接的滤波处理模块、图像分解模块、高反射点候选点分离模块及高反射点获取模块；

所述滤波处理模块用于实现上述步骤(1)；所述图像分解模块用于实现上述步骤(2)；所述高反射点候选点分离模块用于实现上述步骤(3)中利用简单自适应阈值的方法将高反射点候选点从稀疏部分中分离出来；所述高反射点获取模块用于实现上述步骤(3)中利用形态学处理去除阈值结果中的离散点和面积较大的区域，得到最终的高反射点。