视网膜血管灰度图像血管检测方法的研究

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视网膜血管形态结构具有唯一性,没有相重性,因此其生物特征具有很高的保密性和防伪能力等应用价值。另一方面高血压动脉硬化、冠心病、慢性肾炎等是中老年人常见疾病,会引起视网膜血管管径相应的变化。而视网膜血管作为人体唯一非创伤性非接触式观察的血管,对视网膜血管的管径变化进行定量分析,有助于为疾病的早期诊断提供数值依据。   首先把视网膜血管从图象背景中分离出来,是进行视网膜血管管径分析、血管形态模式识别以及病理变化分析的基础。   在获取视网膜血管图像时,由于光源的光照不均、对象物呈球状分布等多种原因,往往造成图像阴影和某些地方的血管灰度和背景灰度相差不大。这为提取视网膜血管带来困难。   本文就视网膜血管图像的几何形态结构性进行了研究分析,提出了采用数学形态学和动态规划方法相结合的边缘提取的方法来区分视网膜血管的边缘,从而把视网膜血管直接从背景图象分离开来,进一步进行了简单的定量分析。本文所做的主要工作如下:   ·对视网膜图像中的血管几何形态结构特性进行了研究。   ·结合视网膜图象对多种典型边缘提取的方法进行了实验分析。   ·采用数学形态学的TOP-HAT变换对视网膜血管图象进行血管突出处理。   ·采用动态规划的最短路径法进行视网膜血管骨架的提取。   ·采用数学形态学的膨胀梯度(DG)边界算子对视网膜血管图象进行血管边缘提取。   本文的特色之处在于:首先采用了数学形态学和动态规划理论相结合的方法进行血管边缘检测,是对视网膜血管分离提取方法的有益探索,并且取得了较好的实验效果。另外,经该算法处理的血管图象不需要经过二值化就可以直接进行定量的分析和计算,这样就避免了二值化过程所带来的误差,这是对视网膜血管直径测量的一种创新性探索。实验证明,测量误差较小。   
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