基于多注意力U-Net全卷积网络的视网膜图像视盘提取方法

摘要

本发明涉及一种基于多注意力U‑Net全卷积网络的视网膜图像视盘提取方法，包括以下步骤：步骤S1:获取原始彩色视网膜图像，并采用最亮点提取及区域模糊最亮区域的方法进行感兴趣区域提取；步骤S2:根据提取的感兴趣区域图像，采用RGB通道分离，并对分离后的红色通道图像进行直方图均衡化和标准化处理；步骤S3:将红色通道图像，直方图均衡化图图像和标准化图像进行通道融合产生新的三通道图像；步骤S4:基于多注意力U‑Net全卷积网络，构建并训练视网膜图像视盘分割模型；步骤S5将将通道融合后的图像数据输入视网膜视盘分割模型进行视网膜图像视盘提取分割。本发明实现了视网膜图像视盘的高精度提取分割。