一种基于Frangi增强和注意力机制UNet的眼底图像血管分割方法

摘要

本发明涉及一种基于Frangi增强和注意力机制UNet的眼底图像血管分割方法，首先，对输入图像提取绿色分量，并利用对比度受限直方图均衡化方法在提取绿色分量后的基础上进行对比度调整；计算出调整对比度后的图像中每个像素点的Hessian矩阵；利用Hessian矩阵的特征值，在尺度因子为的条件下构造Frangi血管相似性函数，并得到最大响应；将输入图像的每个像素点的RGB三个同道的像素值分别减去最大响应值与增强因子factor的乘积；然后，将经过frangi增强的图像进行灰度变换，将每个像素值进行零均值归一化操作到[0,1]之间。最后，将得到的训练图像块和标签图像块输入到注意力机制UNet网络中，进行训练。并通过测试获得分割结果。本发明，提高了模型的泛化能力。