[发明专利]一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法

权利要求书

1.一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：包括下列步骤：

步骤1、完成眼底图像中血管树的分割识别，获取血管分叉点位置；

步骤2、利用多圆盘掩膜组成的结构提取血管分叉点的周围信息形成对应的特征向量，周围信息包括圆盘掩膜与血管分叉点周围血管树相交产生的交点信息，所述交点信息包括距离特征和角度特征，所述距离特征为该交点到对应血管分叉点之间的距离，所述角度特征为该交点在以所述血管分叉点为原点的坐标系中到横坐标的顺时针角度；

步骤3、根据特征向量中的血管长度进行粗特征点配准，以特征向量的距离特征进行对比确定两幅眼底图像是否粗配准成功；

步骤4、根据粗配准的结果，对粗配准成功的眼底图像以相应血管分叉点为中心进行旋转，更新特征向量中的角度特征，保持图片旋转不变性，再根据更新后的角度特征进行对比完成眼底图像的精确配准。

2.根据权利要求1所述的一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：所述步骤2中，本文采用多圆盘掩膜组成的结构进行特征信息提取，各个圆盘掩膜的半径由小到大，模拟人眼视网膜接收图像信息的原理，以特征点为原点建立二维坐标系，各个圆盘掩膜的圆心均与所述特征点重合，采集的交点信息具有旋转不变性。

3.根据权利要求2所述的一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：所述步骤2中，二维坐标系的每个象限中如果存在圆盘掩膜与血管分叉点周围血管树相交产生的交点则采集交点信息，如果一个象限内一个圆盘掩膜存在与血管树相交的2个或2个以上交点则只采集其中长度最长的一交点。

4.根据权利要求1-3中任一所述所述的一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：所述步骤4中，根据粗匹配成功的交点信息计算待配准图像旋转角度θ：

其中，θ_ai(i＝1，2.3…16)表示图(a)中各个交点的具体的距离特征值，θ_bi(i＝1，2.3…16)表示表示图(b)中各个交点的具体的距离特征值；依据待配准图像旋转角度θ进行向量校准，进行角度特征的更新。

5.根据权利要求3所述的一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：所述步骤2中，圆盘掩膜由小到大有4个，二维坐标系存在四个象限，每个交点信息包括距离特征和角度特征两个特征值，因此对应特征点的特征描述子具有4×4×2＝32维度，相应特征向量的表达式如下：

V＝[lengths angles]

lengths＝[l₁，l₂，l₃，...，l₁₆]

angles＝[θ₁，θ₂，θ₃，...，θ₁₆]

其中，V表示特征向量，lengths表示距离特征，angles表示角度特征，li(i＝1，2.3…16)表示各个交点的具体的距离特征值，θ_i(i＝1，2.3…16)表示各个交点的具体的角度特征值。

6.根据权利要求1所述的一种基于多圆盘掩膜的眼底图像配准方法，其特征在于：所述步骤1中，采用基于深度学习技术的语义分割方法对眼底图像进行血管的分割识别，还对血管进行中心线提取，利用数学形态学对断裂血管进行连接操作，从而得到最后符合要求的血管树；再将血管树中的血管分叉点作为特征点进行提取，通过Zernike矩对特征点位置进行亚像素级精准计算，采用八邻域查表法进行粗略分叉点检测。