基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割

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1、万方数据硕士学位论文基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割ARetimlVesselSegmentationMethodConsideringSmanVesselsUsingGray—VotingandGassianMixModel专业作者导师生物医学工程罗汉源戴培山副教授中南大学地球科学与信息物理学院(系、所)二零一四年五月万方数据分类号UDC硕士学位论文学校代码密级基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割ARetinalVresselSegmentationMethodConsideri

2、ngSmallVesselsUsingGray—VotingandGassianMiXModel作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：一罗汉源生物医学工程图像处理地球科学与信息物理学院戴培山副教授答辩委员会主中南大学2014年5月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的

3、同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：孥上虹日期：坦蛀年—￡月耳目学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：竖遮I应二作者签名：翌遮I堡二日期：狙L年上月

4、半日导师签名拗日期：刨竺年』月翌日万方数据基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割摘要：作为唯一一个无创直接观察到的微血管系统，眼底视网膜血管结构包含大量全身疾病信息，可能为许多全身疾病的早期诊断提供依据。对于血管结构的分析，首先需要对眼底视网膜图像中的血管进行分割。对于视网膜血管的分割往往都是由医师根据经验手工分割而成，如果都采用医师手工分割的话需要耗费大量人力物力并且效率极低。如果使用计算机能够得到较好的眼底视网膜血管图像分割结果，将会节省大量的人力物力提高临床诊断的效率。本文中首先简要介绍了人眼组织的

5、解剖学结构和眼底视网膜图像的成像方式。然后分析了视网膜血管分割领域的国内外研究现状，并比较了多种分割方法的优缺点。然后，根据视网膜血管的特点，提出了一种基于窗操作的灰度投票算法用于眼底图像增强。该方法利用邻域像素的灰度信息来对中心像素进行投票，可以通过调整参数来控制增强图像中细小血管信息含量。接下来，使用二维Gabor滤波提取视网膜血管的主要结构，并将其与灰度投票结果进行增强，从而获得包含主血管和细小血管的图像。并使用高斯混合模型聚类器对增强后的图像进行聚类，并挑选出包含血管信息的图像类。为了挖掘更深层次的血管信息，对增

6、强图像进行了二次投票算法处理。其主要作用的是提取细小血管信息块，因此使用了与第一次投票操作不同的参数。最后，使用二次投票处理的图像对高斯混合聚类的图像根据血管的形态特征进行补充和去噪。在实验中，对DRjVE和STARE数据库都进行测试，并与其他方法进行了对比。详细分析了STARE数据库中的两套手工分割结果对于算法评价结果的影响。对于DRIVE数据库本文算法获得了0．9418的正确率和0．7359的敏感度。对于STARE数据库，当使用第一套专家手工分割结果作为血管分割标准时，本文算法获得了O．9364的正确率和0．7769

7、的敏感度。当使用第二套手工分割结果作为血管分割标准时，本文算法获得了O．9214的正确率和0．6502的敏感度。本文算法的敏感度高于其他对比方法，对于小血管的检测效果较其他算法更好。关键字：视网膜眼底血管图像；图像分割；灰度投票：二维Gabor滤波；高斯混合模型：图像补充分类号：TP391．4II万方数据ARetinalVresselSegmentationMethodConsideringSmallVresselsUsingGray—VotmgandGassianMixModelAbstract：Asmeonlymic

8、rovasculaturethatcallbedirectlyobsen，enoninvasive，t11eVesselsegmentofretinalf-undusimageisthepreliminaUsteptotheclinicaldiagnosisforsomeeyediseases．Manydisease