基于局部自适应点特异度阈值的眼底图像血管分割方法研究

摘要

提出一种眼底图像血管分割的新方法.对于每一个像素点,基于通过该点的不同方向的直线生成一个点特异度,设置点特异度阈值对整幅图像进行血管预分割,然后将整幅图像分成16×16的子图像,通过梯度下降进行局部自适应计算,最适合子图像的局部点特异度阈值被确定并用于子图像血管分割.将所有的子图像分割结果进行合并得到最终的血管分割结果.通过噪音去除、集群感知搜索遗漏血管像素和间断血管片段连接,图像的血管结构最终得以分割.利用公共的DRIVE数据库中的眼底图像对本文提出的方法进行评估,其血管分割性能要好于现有的其他方法,该方法在各种图像条件下的有效性和鲁棒性使其能够更好的用于眼底图像分析,例如早期糖尿病视网膜疾病的自动筛查.