北京生物医学工程

眼底数码图像血管分割预处理关键技术研究

Research on the key technologies in preprocessing of blood vessel segmentation for fundus digital image

作者：段彦华杨春兰刘冰

单位：                                 北京工业大学生命科学与生物工程学院(北京100124)            

关键词：眼底数码图像；血管轮廓；预处理

分类号：

出版年·卷·期（页码）：2015·34·4（345-349）

摘要：

目的本文以眼底图像为研究对象，针对眼底图像血管分割的预处理关键技术进行了深入的研究和探讨。方法首先通过RGB通道选择，显示出较为清晰的血管图像，并通过自适应直方图均衡化增强图像对比度。其次，利用灰度倒置和灰度增强，使细小血管更加清晰，并采用空域滤波对血管轮廓边缘进行增强。最后进行图像填充，去除背景中的噪声干扰。结果通过MATLAB仿真实验，获得了血管脉络清晰的眼底数码图像。结论本研究为血管的自动分割以及血管成分的定性和定量分析奠定了基础。

Objective To study and discuss on the key technologies in preprocessing of blood vessel segmentation for fundus digital image. Methods It showed clear vascular images through the RGB channel selection. Adaptive histogram equalization was used to enhance the image contrast. The small blood vessels were clearer after gray inversion and gray enhancement. Spatial filtering was used to enhance vascular contour. Finally, the image filling are proposed to remove the white noise. Results The fundus digital images of clear vascular structure were obtained through MATLAB simulation experiment. Conclusions This research laid the foundation for the automatic segmentation of blood vessels and the qualitative and quantitative analysis of blood components.

参考文献：

［1］Chen CH. Pattern recognition and signal processing［J］.2ed. New York: Springer, 2011.
［2］周琳.眼底图像中血管分割技术研究［D］.南京:南京航空航天大学,2011.
［3］姚畅. 眼底图像分割方法的研究及其应用［D］. 北京: 北京交通大学, 2009: 2-20.
［4］You X, Peng Q, Yuan Y, et al. Segmentation of retinal blood vessels using the radial projection and semi-supervised approach［J］.Pattern Recognition, 2011, 44(10): 2314-2324.
［5］Marín D, Aquino A, Gegúndez-Arias M E, et al. A new supervised method for blood vessel segmentation in retinal images by using gray-level and moment invariants-based features［J］. Medical Imaging, IEEE Transactions on, 2011, 30(1): 146-158.
［6］黄琳. 眼底照相机中图像处理技术的研究与实现［D］. 南京:南京航空航天大学, 2009: 2-8.
［7］张雪平. 原发性高血压相关因素与中医证型对视网膜血管管径的影响［D］. 广州: 广州中医药大学, 2007: 3-6.
［8］周钢,陈瑛,程建新,等. 糖尿病性视网膜血管管径改变［J］. 中国实用眼科杂志, 2005, 23(3): 238.
Zhou Gang, Chen Ying, Cheng Jianxin, et al. Changes of retinal vessel diameters in diabetics［J］. Chinese Journal of Practical Ophthalmology , 2005, 23(3): 238.
［9］Vermeer KA, Vos FM, Lemij H G, et al. A model based method for retinal blood vessel detection［J］. Computers in Biology and Medicine, 2004, 34(3):209-219.
［10］唐立群,郭庆昌,李永华. 数字图像模式识别方法分析［M］.哈尔滨: 哈尔滨工程大学出版社,2008: 3-10.
［11］顾晶龙. 眼底照相机图像处理与分析关键技术研究［D］. 南京: 南京航空航天大学, 2010.
［12］Gonzalez RC, Woods RE, Eddins SL. Digital Image Processing Using MATLAB［M］. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2005. 280.
［13］苏金明. MATLAB图形图像［M］. 北京: 电子工业出版社, 2005: 25-46.
［14］王卫, 陈维平, 王俐, 等. 一种调整眼底图像对比度方法的研究［J］. 中国医学装备, 2006, 3(12):11-13.
Wang Wei, Chen Weiping, Wang Li, et al. The research of one adjustment eyeground image contrast method［J］. China Medical Equipment , 2006, 3(12):11-13.
［15］李娜. 利用灰度变换法增强数字图像［J］.北京工业职业技术学院学报, 2009, 8(3) : 36-38.
Li Na. Digital image enhancement by gray-scale transformation method［J］. Journal of Beijing Polytechnic College, 2009, 8(3): 36-38.
［16］余章明. 数字图像增强中灰度变换方法研究［J］.电子质量, 2009,(6) : 18-20.
Yu Zhangming. A research of gray-scale transformation based on digital image enhancement［J］. Electronics Quality, 2009,(6) : 18-20.
［17］孙兆林. MATLAB 6. x 图像处理［M］. 北京:清华大学出版社,2002:125-222.
［18］王新成.高级图像处理技术［M］. 北京:中国科学技术出版社,2001:213-358.
［19］刘相滨,胡峰松,张邦基.一种新的区域种子填充算法［J］.计算机工程与应用,2002,38（8）: 101-103.
Liu Xiangbin, Hu Fengsong, Zhang Bangji. A new seed filling algorithm for complicated area［J］. Computer Engineering and Applications,2002,38（8）: 101-103.

服务与反馈：

【文章下载】【加入收藏】

提示：您还未登录，请登录！点此登录