眼底图像分割方法研究

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1、分类号：TP39单位代码：10183眼底研究生学号：2011531013密级：公开图像分割方法吉林大学研究博士学位论文姜平姜平吉林2018年6月大学—————————————————————眼底图像分割方法研究—————————————————————StudyofRetinalImageSegmentationMethod————————————作者姓名：姜平专业名称：计算机科学与技术(生物信息学)研究方向：生物信息技术指导教师：宫雷光教授学位类别：工学博士培养单位：计算机科学与技术学院论文答辩

2、日期：2018年6月5日授予学位日期：2018年月日答辩委员会组成：姓名职称工作单位主席许东教授密苏里大学委员徐鹰教授佐治亚大学马志强教授东北师范大学梁艳春教授吉林大学刘磊教授吉林大学欧阳继红教授吉林大学欧阳丹彤教授吉林大学2未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博士学位论文原创性声明本人郑重

3、声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：2018年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博

4、硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：□硕士■博士学科专业：计算机科学与技术(生物信息学)论文题目：眼底图像分割方法研究作者签名：指导教师签名：2018年月日作者联系地址(邮编)：吉林大学计算机科学与技术学院130012作者联系电话：13791218619摘要摘要眼底图像分割方法研究医学影像学及相关分析处理技术已经在医学领域得到了广泛应用，并逐渐发展成

5、为临床诊断和治疗的重要依据。其作为辅助诊疗的关键，具有重要的研究和应用价值。眼底图像是眼科中通过眼底照相机获得的一种诊断影像，对眼底图像进行分析处理可以发现血管结构的变化，从而为糖尿病、高血压等引起的眼底病变的诊断和治疗提供辅助信息。由于眼底图像结构复杂多变，在对其自动分析处理方面取得的能够实际应用的研究成果不多，仍然有一些技术瓶颈需要突破。因此论文从眼底图像预处理、视盘定位及分割、血管分割等问题入手，主要进行以下几个方面的研究工作。1.眼底图像视盘边缘较为模糊，血管较细，由于图像噪音、光照不均、

6、目标背景对比度弱等原因，难以实现对二者的精确分割。本文提出专门针对眼底图像结构及灰度特征的图像去噪方法。传统的去噪是对整幅图像进行统一处理，在滤除噪音的同时也会造成图像分割目标边缘细节的丢失，从而导致分割结果的不准确和不完整。因此提出局部自适应滤波方法，对于每一个像素，以其为中心取邻域，并分析该邻域中像素灰度分布状况，若邻域内像素灰度差异在一定范围内，则认为该邻域像素属于同一类别，若中心像素灰度与邻域像素平均灰度之差大于预设的阈值，则认为该像素是噪音点，以邻域像素颜色均值代替实现去噪，否则不进行滤

7、波处理。局部自适应滤波根据邻域环境状况判断是否对像素进行平滑处理，能够有效地去除图像中的椒盐噪声，同时可以保留图像的边缘细节。2.本文提出基于灰度和数学形态学的视盘自动定位及精确分割方法，由于图像边缘模糊、光照不均等问题，难以对视盘进行定位及精确分割。本文首先对图像灰度分布情况进行统计，针对每幅图像，自适应确定一个灰度阈值，灰度高于阈值的像素被标注为视盘候选区域点，根据视盘的大小定义结构元素,借鉴腐蚀运算机理寻找视盘位置实现视盘定位。以视盘中心点为圆心，确定一个能够完全包含视盘的最小包围圆，清除圆

8、内血管，学习视盘边缘点灰度特征，选取符合特征的像素点作为视盘边缘，完成对视盘的精确分割。与传统的主动轮廓模型方法相比，本方法无需人工干预，其效率更高，边界提取更准确。I摘要3.本文提出基于点特异度的眼底血管分割方法。以灰度为基础给出点特异度的定义，为图像中每一个像素计算点特异度值。由点特异度定义可知，如果一个像素的点特异度值较大，则该像素有较大的概率属于血管，否则有较大的概率属于背景。以该理论为依据，针对不同类型的眼底图像，分别提出两种血管分割方法。(1)基于局部自适应阈值的眼底血