[發明專利]視網膜圖像出血區域分割方法、裝置和計算設備

有效

• 申請號: 201710308401.7
• 申請日: 2017-05-04
• 公開（公告）號: CN107146231B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 季鑫
• 申請（專利權）人: 季鑫
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T5/00;G06T5/30
• 代理公司: 北京思睿峰知識產權代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

本發明公開了一種視網膜圖像出血區域分割方法，在計算設備中執行，包括：獲取待分割的視網膜圖像，并對該圖像進行對比度增強，得到增強圖像；對增強圖像進行濾波處理，以提取出視網膜圖像的背景圖像；將增強圖像中各像素的顏色值與背景圖像中對應像素的顏色值取差值，得到差值圖像；根據差值圖像中各像素的RGB顏色值得到包含視網膜圖像中的暗區域的暗區域圖像，所述暗區域包括血管區域、出血區域和暗噪聲區域；從增強圖像中確定血管區域，并將該區域從暗區域圖像中去除，得到去血管圖像；從增強圖像中確定暗噪聲區域，并將該區域從去血管圖像中去除，從而得到視網膜圖像的出血區域。本發明還公開了對應的視網膜圖像出血區域分割裝置。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種視網膜圖像的出血區域分割方法。

背景技術

糖尿病視網膜病變(簡稱糖網)是一種廣泛存在于糖尿病人中的眼科疾病，它會對患者的視力產生影響，嚴重的甚至會導致患者失明。定期篩查、盡早發現視網膜病變可以最大程度地減小患者視力損傷。視網膜出血病變是由視網膜內的微動脈瘤破裂而導致的視網膜內出血，其是糖網早期可見的標志之一。因此，對視網膜圖像中的出血點進行準確檢測，對于實現糖網的自動篩查、有效評估和抑制病情的發展具有重要意義。

但是，由于視網膜出血點的病灶邊緣不清晰，與背景對比度差，與血管的灰度過于相近，形狀不規則且大小不一，以及視網膜圖像成像質量的不確定性，導致對視網膜出血區域自動檢測的難度非常大，存在誤檢率高、漏檢率高、運算復雜、處理效率低等問題。

因此，需要一種新的又精確又快速的視網膜圖像出血區域分割方法。

發明內容

為此，本發明提供一種視網膜圖像出血區域分割方法、裝置和計算設備，以解決或至少緩解上面存在的問題。

根據本發明的一個方面，提供一種視網膜圖像出血區域分割方法，在計算設備中執行，該方法包括：獲取待分割的視網膜圖像，并對該圖像進行對比度增強，得到所述視網膜圖像的增強圖像；對增強圖像進行濾波處理，以提取出所述視網膜圖像的背景圖像；將增強圖像中各像素的RGB顏色值與背景圖像中對應像素的RGB顏色值取差值，得到差值圖像；根據差值圖像中各像素的RGB顏色值得到暗區域圖像，該暗區域圖像中標記了視網膜圖像中的暗區域，所述暗區域包括血管區域、出血區域和暗噪聲區域；從增強圖像中確定血管區域，并將該區域從暗區域圖像中去除，得到去血管圖像；以及從增強圖像中確定暗噪聲區域，并將該區域從去血管圖像中去除，得到視網膜圖像的出血區域。

可選地，在根據本發明的視網膜圖像出血區域分割方法中，對視網膜圖像進行對比度增強的步驟包括：將視網膜圖像中各像素的RGB三通道的顏色值歸一化為0～1之間的數；對于RGB中每一個顏色通道，按照以下公式確定增強圖像中各像素的顏色值：I₁(x,y)＝α·I₀(x,y)-β·I(x,y；δ)+γ；其中，I₁(x,y)表示增強圖像中坐標為(x,y)的像素的顏色值，I₀(x,y)表示在視網膜圖像中坐標為(x,y)的像素的顏色值，I(x,y；δ)表示在視網膜圖像中坐標為(x,y)的像素的局部均值，其中，局部均值為經窗口大小和方差均為δ的高斯濾波所得出。

可選地，在根據本發明的視網膜圖像出血區域分割方法中，對增強圖像進行濾波處理，以提取出視網膜圖像的背景圖像的步驟包括：生成多個具有不同窗口大小的濾波器；對增強圖像中各像素的RGB三個顏色通道，分別采用多個濾波器對各通道進行濾波處理，得到各通道的多個濾波結果；以及將各通道的多個濾波結果取平均作為該通道的顏色值，從而得到背景圖像。

可選地，在根據本發明的視網膜圖像出血區域分割方法中，濾波為維納濾波，其計算公式為：

其中，為維納濾波所提取出的圖像的頻域變換，G(u,v)為維納濾波當前所處理圖像的頻域變換，H(u,v)為退化函數，K為固定常數。