[發明專利]基于Gabor濾波器的眼底圖像血管自動分割方法

有效

• 申請號: 201510638912.6
• 申請日: 2015-09-29
• 公開（公告）號: CN105261015B
• 公開（公告）日: 2018-01-12
• 發明（設計）人: 楊春蘭;法爾納茲;段彥華;吳水才;劉冰
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/155
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 沈波

1.基于Gabor濾波器的眼底圖像血管自動分割方法，本方法設計了基于Gabor濾波器的眼底圖像血管分割算法，在保證分割結果有效性的同時，有效減少了濾波器的方向，實現了濾波器參數以及閾值的自動選取；

首先在預處理階段選取血管對比度最優的綠色通道圖像，利用20個不同角度的Gabor濾波器對眼底圖像血管邊緣進行粗提取，然后，以濾波器的最大響應作為血管的粗定位位置，在濾波器參數選擇中，引入優化的ICA(Imperialism competitive algorithm)算法實現了參數的自動選取，在二值化閾值選擇中，在準確率最大原則的基礎上實現閾值的自動選擇，最后，利用形態學處理后得到的圖像掩膜，去除分割邊緣假陽性區域，得到血管的最終分割結果；

其特征在于：本方法的特征在于采取以下步驟，

步驟1，原始圖像的預處理；

步驟2，利用20個間隔為1°的Gabor濾波器去獲取血管的邊緣信息，以具有最大響應的圖像作為血管的粗分割結果；

步驟3，利用優化的ICA算法實現Gabor濾波器參數的最優化自動選取；

步驟4，利用準確率最大原則的系統研究法決定有效的閾值，對初分割圖像進行二值化；

步驟5，基于形態學的二值化圖像后處理，得到眼底圖像血管最終分割結果。

2.根據權利要求1所述的基于Gabor濾波器的眼底圖像血管自動分割方法，其特征在于：步驟1，讀取原始圖像，分別獲取原始圖像的紅色(R)、綠色(G)、藍色(B)通道圖像，選取三個通道圖像中血管對比度最強的綠色通道為后續處理的輸入圖像；

步驟2，Gabor濾波器是一個用于邊緣檢測的線性濾波器；在空域，一個二維的Gabor濾波器具有在空間域和頻率域同時取得最優局部化的特性，與人類生物視覺特性很相似，因此能夠很好地描述對應于空間頻率、空間位置及方向選擇性的局部結構信息；Gabor濾波器是自相似的，也就是說，所有Gabor濾波器都可以從一個母小波經過膨脹和旋轉產生；實際應用中，Gabor濾波器可以在頻域的不同尺度，不同方向上提取相關特征；Gabor濾波器的核函數如下：

式中，g(x,y)為濾波器的幅值響應，σ_x和σ_y是x和y方向的標準差,f_o是曲線的頻率；余弦曲線有一個寬度τ，其中f_o＝1/τ，L為垂直方向上的高度；

傳統濾波器中，共有范圍中的180個間隔1°的不同角度的核函數被用于眼底圖像中血管的邊緣提取；選取DRIVE數據庫中的20幅圖像，對不同方向個數的濾波器進行分割結果靈敏性，特異性和準確率的分析實驗，結果發現當角度間隔為1°的Gabor濾波器大于20個時，分割性能不再隨著濾波器個數的增多而變得更優，因此本方法在保證系統性能的前提下，將傳統Gabor濾波器中的180個角度降低為20個；其中角度旋轉過程中的坐標變換公式如下：

x′＝x cosθ+y sinθ

y′＝-x sinθ+y cosθ

式中，(x',y')是每個旋轉后的θ值所對應的坐標；180個不同角度θ的Gabor濾波器g_θ(x,y)作用于圖像I(x,y)將得到一系列的濾波器響應G_θ(x,y)，計算公式如下:

G_θ(x,y)＝I(x,y)*g_θ(x,y)

式中，*代表卷積運算，為有效檢測血管位置，在每一個像素點(x,y)，只有最大的響應才會被保留；保留最大值后的Gabor濾波器的各個方向響應R(x,y)計算公式如下：

隨后，利用對數函數抑制全響應中的峰值，表達式如下:

式中，為對數函數處理后的濾波器相應圖像，Ln為對數運算；

步驟3，Gabor濾波器有很多參數，其中最重要的是空間的寬度τ和高度L，分割結果的好壞很大程度上取決于這兩個參數；

步驟4，將圖像的灰度值閾值化得到二值圖像Ω(x,y),二值化公式如下:

式中，ψ_th是二值化的閾值，二值化的結果是得到血管的分割結果，在閾值的確定過程中，首先通過圖像統計的方法確定能使每幅圖像準確率達到最大化的閾值，然后計算所有圖像閾值的平均值為本方法中的閾值；

步驟5，為提取圖像中的有效分割區域Φ(x,y),本方法將步驟4中的二值化圖像Ω(x,y)與一個形態學腐蝕操作后的二值化圖像掩膜M(x,y)逐像素相乘來去除分割結果中有效區域外圍的假陽性部分,確保整幅圖像中只保留眼底區域為有效的分割區域；

Φ(x,y)＝Ω(x,y)[M(x,y)ΘB]

式中，Θ表示形態學的腐蝕操作，B表示一個圓形的結構元。