[发明专利]一种眼底图像血管分割方法

摘要

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。

主权项

1.一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{Ii,org,Mi,org|1≤i≤N}；其中，N≥1，1≤i≤N，Ii,org表示{Ii,org,Mi,org|1≤i≤N}中的第i幅眼底图像，Mi,org表示{Ii,org,Mi,org|1≤i≤N}中的第i幅眼底图像的真实血管分割图像，Ii,org和Mi,org的宽度均为W且高度均为H；步骤②：对{Ii,org,Mi,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{Ii,org,Mi,org|1≤i≤N}的表示字典和分割字典，对应记为DR和DS；其中，DR和DS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；步骤④：将{I(x,y)}划分成个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块；然后将{I(x,y)}中的所有子块构成的集合记为{x_t',test|1≤t'≤M'}；其中，符号为向下取整运算符号，1≤t'≤M'，x_t',test表示由{I(x,y)}中的第t'个子块中的所有像素点的像素值组成的列向量，x_t',test用于描述{I(x,y)}中的第t'个子块，x_t',test的维数为64×1；步骤⑤：根据构造得到的D_R，优化重构{x_t',test|1≤t'≤M'}中的每个子块的稀疏系数矩阵，将{x_t',test|1≤t'≤M'}中的第t'个子块的稀疏系数矩阵记为a_t',test，a_t',test通过求解min(||a_t',test||₀)得到，min(||a_t',test||₀)满足条件其中，a_t',test的维数为K×1，min()为取最小值函数，符号“|| ||₀”为求取矩阵的0‑范数符号，符号“|| ||₂”为求取矩阵的2‑范数符号，T₀为误差系数；步骤⑥：根据构造得到的DS，估计{I(x,y)}的初步血管分割图像，记为{Q(x,y)}，将{Q(x,y)}中由与{I(x,y)}中的第t'个子块对应的尺寸大小为8×8的区域中的所有像素点的像素值组成的列向量记为yt',test，yt',test＝DSat',test；然后计算{Q(x,y)}的二值掩膜图像，记为{Q1(x,y)}；其中，Q(x,y)表示{Q(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，yt',test的维数为64×1，Q1(x,y)表示{Q1(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；步骤⑦：采用形态学操作对{I(x,y)}进行增强处理，得到{I(x,y)}的增强图像，记为{Q2(x,y)}；其中，Q2(x,y)表示{Q2(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；步骤⑧：根据{Q₁(x,y)}和{Q₂(x,y)}，计算{I(x,y)}的最终血管分割图像，记为将中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为其中，符号“∪”表示并操作符号。