[发明专利]一种眼底图像微血管瘤检测装置、方法及存储介质

权利要求书

1.一种眼底图像微血管瘤检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：输入眼底图像，提取包含微血管瘤信息的待检测图像,对待检测图像进行小目标去除，得到模糊糖网图像，再对待处理图像与模糊糖网图像反复进行测地膨胀，得到糖网背景图像，转入步骤2；

步骤2：将糖网背景图像与待处理图像相减，并通过归一化与灰度分割，得到微血管瘤候选区模板图，转入步骤3；

步骤3：对微血管瘤候选区模板图进行连通域分析，计算各连通域的面积以及中心坐标，以各中心坐标为图像中心从输入眼底图像的绿色通道提取一定大小的图像片，并使用对应的连通域面积进行筛选，去除连通域面积较少和较大对应的图像片，得到微血管瘤候选区图像，转入步骤4；

步骤4：利用步骤3中的微血管瘤候选区图像，设计手工特征提取器，提取手工特征，得到最终的特征向量，转入步骤5；

步骤5：将步骤4中的各候选区的特征向量和对应的类别标签送入分类器进行训练，并利用训练好的模型对测试时的微血管瘤候选区域特征向量进行分类，判断每一个候选区域的类别，最终输出微血管瘤在眼底图像上的中心坐标；

所述步骤4具体有以下几个步骤：

步骤4.1：对步骤3.2得到的微血管瘤候选区图像提取用于描述灰度信息的能量特征，主要包括灰度平均值、方差、偏度、对比度、熵；将能量特征定义为attrib1；

步骤4.2：针对微血管瘤图像一定程度上具有旋转不变性，将候选区图像p_i顺时针旋转90°得到旋转后的候选区图像将p_i和通过相同顺序平铺为k²维向量分别得到v_i和通过式(2)的结果衡量其旋转不变性，并将该特征定义为attrib2；式(2)如下：

其中，v_ij表示v_i中的第j个元素，表示中的第j个元素，k²表示向量维度，数值与单张候选区图像的元素个数相等；

步骤4.3：针对候选区图像上，微血管瘤区域像素会集中在候选区图像的中央，且灰度值低于背景区域，而背景噪声较低灰度值形成的区域会随机分布在候选区图像中的各个区域，设定阈值t₂，对候选区图像p_i进行分割，像素大于t₁则置0，否则置1，得到低灰度像素区域l_i；

步骤4.4：对步骤4.3得到的低灰度像素区域l_i进行连通域分析，得到连通域个数m，并计算得到各连通域像素面积A_i＝A_i1,A_i2,A_i3,...,A_im，并通过式(3)计算各连通域像素面积占总面积之比P_i＝P_i1,P_i2,P_i3,...,P_im，式(3)如下式所示：

其中，A_ij表示A_i中的第j个连通域的面积，P_ij其中表示P_i中的第j个连通域面积占总体连通域面积之比；

步骤4.5：通过式(4)计算候选区p_i对应的低灰度像素区域的混乱程度H_i，并将其作为attrib3，式(4)如下所示：

其中，主要对混乱程度进行归一；用于描述混乱程度，若m为1，表示低灰度区域只有一个连通区域，此时P_ij＝1，则表示当前候选区低灰度区域图像单一；当m大于1，A_i中若存在一个连通域远大于其他连通域面积，混乱程度依然趋近于0；若存在多个面积相差不大的连通域，则的值趋近于log₂m，经过归一后该值趋近于1；

步骤4.6：将步骤4.5得到的attrib3和步骤4.2得到的attrib2依次接在步骤4.1得到的attrib1的后面，形成最终的特征向量。