黄斑是眼底的重要组织结构，是人类视觉最敏锐的地方。黄斑在眼底图像中为视神经盘颞侧的一块无血管灰色圆形区域。黄斑发生病变时，患者的视力将受到严重影响。特别是在糖尿病已成为世界上流行重大疾病的今天，作为糖尿病重要并发症的糖尿病视网膜病变是国际眼科界公认的最难治疗的眼病之一。因此，对黄斑实现准确的定位将为黄斑病变的研究和治疗提供巨大帮助。这也将对本课题后续的临床中将黄斑定位应用于控制激光对眼底病变的治疗产生巨大作用和影响。目前黄斑定位的研究不多，主要可以分为两类。第一类是根据黄斑的灰度特征直接对眼底图片进行图像处理，从而分割出黄斑区域；第二类是根据黄斑中心凹与视神经盘及血管的相对位置确定黄斑区域的。这两类定位方对部分图像的处理效果较好，但是有效性和适用性不好。为了解决上述问题，本论文提出了一种定位视网膜眼底图像黄斑区域的方法，该方法利用黄斑区域没有血管的特征，在对眼底图像预处理的基础上利用多尺度方法对视网膜血管进行分割。进而标定血管末梢点，利用最小二乘法对标定点进行圆拟合，得到黄斑区域。该方法具有准确性和鲁棒性较好的特征，能够处理黄斑结构不清楚的病变眼底图片。在得到黄斑区域的基础上，利用拟合圆的中心与金标准中心凹的距离来评价定位结果的准确性。对一百张眼底图片进行处理，得到定位结果的准确率。对实验结果的初步评价结果分析表明，本文的黄斑定位方法效果好，有效性和适用性强。但是该方法也存在一定弊端。一是结果的准确性很大程度上依赖于血管分割的效果，二是血管分割的方法有待创新。在今后的研究中通过改进算法及利用C++编程等使该方法能够应用到临床治疗中。