[發明專利]一種眼底圖像的模糊度分析方法有效
| 申請號: | 201410022541.4 | 申請日: | 2014-01-17 |
| 公開(公告)號: | CN103810492A | 公開(公告)日: | 2014-05-21 |
| 發明(設計)人: | 朱江兵 | 申請(專利權)人: | 北京大恒圖像視覺有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/54 | 分類號: | G06K9/54 |
| 代理公司: | 北京律譜知識產權代理事務所(普通合伙) 11457 | 代理人: | 黃云鐸;王慶海 |
| 地址: | 100085 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 眼底 圖像 模糊 分析 方法 | ||
技術領域
本發明涉及成像領域,具體涉及對眼底圖像進行分析的方法,主要用于白內障患者的眼底圖像分析。
背景技術
白內障是因晶狀體混濁,導致視力障礙的一種疾病。在世界范圍內,白內障屬于高致盲疾病之一。據統計資料顯示,國人白內障罹患率,五十歲以上有60%,六十歲以上有80%,七十歲以上則高達90%以上,特別老年性白內障可說是老年人很普遍的疾病。在美國,每年至少有四十萬以上的病人因白內障而接受手術。
彩色眼底圖像可以用于對白內障和囊下白內障評估。理論上,彩色眼底圖像的模糊程度對應著白內障的患病程度。傳統方式是:眼科醫生將所觀察到的眼底圖像與一套標準的圖像比較以分配一個合理的評估結果。該處理的術語稱為“臨床評估”或者“主觀(subjective)”評估法。為更客觀地對晶狀體混濁進行評估、分級,有經驗的人類評估人員基于照片或者數字圖像來分配一個最能反映白內障混濁的嚴重性的等級。該過程的術語稱為“評估員評估”或者“客觀”評估法。但是,研究表明測量結果在諸多評估員中是不一致的,對于同一評估員在不同時刻的測量結果也不是一致的。
為了克服人的主觀因素、經驗等造成對白內障模糊度評估的影響,開發自動基于彩色眼底圖像的白內障模糊度評估系統很是有必要。為了更客觀地反映真實評估,各種不同的基于彩色眼底圖像的評估技術被研究者所應用。
但是,當混濁體比較密集而使得混濁區域中的對比度不夠高時,大多數基于視覺、眼底圖像的方法不令人滿意。不能真正做到穩定、抗干擾。也就是說,現有對圖像評估分析方法,對于一些低對比度的圖像的評估效果不盡理想。
發明內容
針對現有技術中存在的問題,本發明提供了一種眼底圖像的模糊度分析方法,其特征在于,所述方法包括下列步驟:
a)獲取對象的眼睛的彩色眼底圖像;
b)提取所述彩色眼底圖像中的感興趣區域;
c)從所述彩色眼底圖像的感興趣區域提取圖像中的血管;
d)對所述彩色眼底圖像進行快速傅里葉變換,獲得相應的頻域圖像;
e)基于所述血管的位置對所述彩色眼底圖像和所述頻域圖像進行特征提取,從而提取出若干與所述彩色眼底圖像中所述感興趣區域的模糊度相關的量化特征;
f)基于所述量化特征對所述彩色眼底圖像中所述感興趣區域的模糊度進行評估。
進一步地,所述步驟c)包括下列步驟:
c1)對所述彩色眼底圖像進行RGB空間分離,獲得R通道圖像、G通道圖像和B通道圖像;
c2)基于所述G通道圖像,生成二維管徑提取模型,基于所述提取模型從G通道圖像中提取血管。
進一步地,所述步驟e)包括基于所提取出的血管的位置信息從所述彩色眼底圖像提取與所述彩色眼底圖像的模糊度相關的兩個時域特征:鄰域灰度差和灰度梯度。
進一步地,所述鄰域灰度差為:所述彩色眼底圖像的所述感興趣區域中的每個像素的灰度與所述感興趣區域中所有像素的灰度的平均值之間的差值的平方和;所述灰度梯度為:所述彩色眼底圖像的圖像函數在所述感興趣區域處的一個或多個偏導數。
進一步地,所述步驟e)包括基于所提取出的血管的位置信息從所述頻域圖像提取兩個頻域特征:所述頻域圖像的自相關性和經帶通濾波的所述頻域圖像的偏差。
進一步地,自相關性為所述頻域圖像的函數與其共軛的卷積;所述頻域圖像的偏差為采用不同系數的高斯函數對頻域圖像進行濾波所得到結果的偏差。
進一步地,所述步驟f)包括下列步驟:
f1)將針對每個坐標位置所提取的量化特征組成特征向量,從而形成特征向量的集合;
f2)對所述特征向量集合進行典型變量分析;
f3)基于所述典型變量分析的結果對所述彩色眼底圖像中眼睛的模糊度進行評估。
進一步地,所述步驟b)還包括:以水平行程表示法來表示所述感興趣區域。
本發明的眼底圖像模糊度分析方法,從時域圖像和頻域圖像中提取出多個穩定、抗干擾的特征進行組合,構成特征向量,并基于該特征向量進行模糊度分析。由于本發明將這些穩定、抗干擾的特征相結合來進行模糊度分析,分析效果好、準確率高。
此外,本發明在感興趣區域提取過程中,采用了水平行程表示法來表示所提取的感興趣區域,表示效率高。
附圖說明
現在將參考附圖來描述作為示例的本發明的具體實施方式,其中:
圖1為根據本發明一個實施例的模糊度分析方法的框架流程圖;
圖2為感興趣區域的存取結構示意圖;
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