一种基于OCT图像的视网膜分层方法

摘要

本发明公开了一种基于OCT图像的视网膜分层方法。本发明采集眼底的OCT图像作为样本图像，对采集到的样本图像作灰度归一化处理，再对样本图像进行展平，进行均值滤波，求解纵向梯度后通过比对确定视网膜上下边界，将计算的得到的多种特征输入训练分类器，得到像素点位于不同层边界的概率，最后使用图论算法通过概率来优化训练分类器输出的最优边界及其位置。本发明能够利用普通配置的计算机实现多个层结构的自动分割，并且使用了多级概率分类决策和优化，同时采用进行了系列化的分层，对图像原有处理步骤少，检测精度提升具有一定的优势。