本文關(guān)鍵詞：視網(wǎng)膜血管增強(qiáng)與分割算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視網(wǎng)膜血管圖像的研究在圖像處理領(lǐng)域占據(jù)重要的地位,在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域更具有重大的實(shí)際意義。它不僅能及時(shí)地反映出高血壓、糖尿病和血液病等全身性疾病,還可以很好地幫助醫(yī)生掌握病人的情況,因此對(duì)眼底視網(wǎng)膜血管的特征分析顯得尤為重要。傳統(tǒng)的人工對(duì)視網(wǎng)膜血管圖像的檢測(cè)方式雖然能較高精度的提取出血管的整體結(jié)構(gòu),但由于耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng),花費(fèi)精力大,所以難以滿足目前的分割需求。因此,實(shí)現(xiàn)對(duì)視網(wǎng)膜血管在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上的自動(dòng)提取,具有非常重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。目前,在視網(wǎng)膜血管提取方面雖然取得了一定的研究成果,但對(duì)微細(xì)血管的提取效果仍不理想。因此,針對(duì)視網(wǎng)膜血管的特點(diǎn),本文對(duì)視網(wǎng)膜血管增強(qiáng)與分割技術(shù)進(jìn)行了深入研究,首先提出了基于對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化(CLAHE)與Gabor濾波相結(jié)合的視網(wǎng)膜血管增強(qiáng)方法。CLAHE方法對(duì)處理對(duì)比度低的圖像效果十分顯著,而Gabor濾波器具有方向選擇和頻率選擇的特性,能夠?qū)⒁暰W(wǎng)膜圖像中血管和背景的結(jié)構(gòu)不失真的保留下來(lái),將二者結(jié)合起來(lái)可以很大程度地提高血管與背景的對(duì)比度,并能突出微細(xì)血管的特征。其次,在視網(wǎng)膜血管分割方面,改進(jìn)了多尺度單通道線性跟蹤算法,基本思想是從圖像中所選取的一部分種子像素開(kāi)始跟蹤,在跟蹤過(guò)程中給滿足條件的像素點(diǎn)賦予較高的置信度,跟蹤結(jié)束后,將所有像素點(diǎn)置信度矩陣量化后獲得血管網(wǎng)絡(luò)。提出用連通域標(biāo)記與中值濾波相結(jié)合的方法對(duì)噪聲進(jìn)行處理,不僅可以去除斑點(diǎn)噪聲,還可以將視網(wǎng)膜圖像邊緣視為連續(xù)的塊狀目標(biāo)噪聲一起消除。將形態(tài)學(xué)理論運(yùn)用在分割后的處理中,從一定程度上擴(kuò)展了多尺度算法的廣度與深度。本文在MATLAB處理平臺(tái)上,對(duì)國(guó)際上公開(kāi)的DRIVE數(shù)據(jù)庫(kù)中的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與經(jīng)典的算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)微細(xì)血管檢測(cè)效果最好,并用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了方法的魯棒性、有效性和可靠性。
【關(guān)鍵詞】：血管增強(qiáng) 血管分割 CLAHE方法 Gabor濾波 多尺度單通道線性跟蹤
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 血管增強(qiáng)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 視網(wǎng)膜血管分割現(xiàn)狀11-12
• 1.3 課題研究的難點(diǎn)12
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 視網(wǎng)膜圖像處理研究基礎(chǔ)14-24
• 2.1 眼底視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 視網(wǎng)膜圖像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)15-16
• 2.2.1 DRIVE數(shù)據(jù)庫(kù)16
• 2.2.2 STARE數(shù)據(jù)庫(kù)16
• 2.3 圖像增強(qiáng)方法16-20
• 2.3.1 空間域圖像增強(qiáng)17-20
• 2.3.2 頻域率圖像增強(qiáng)20
• 2.4 圖像分割方法20-22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 第三章 視網(wǎng)膜血管圖像增強(qiáng)24-37
• 3.1 視網(wǎng)膜圖像預(yù)處理24-28
• 3.1.1 通道的選擇24-26
• 3.1.2 掩膜的提取26-27
• 3.1.3 亮度調(diào)節(jié)27-28
• 3.2 基于CLAHE與Gabor濾波的視網(wǎng)膜血管圖像增強(qiáng)28-34
• 3.2.1 對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化28-30
• 3.2.2 Gabor濾波30-33
• 3.2.3 血管增強(qiáng)33-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 視網(wǎng)膜血管圖像分割37-49
• 4.1 基于多尺度單通道線性跟蹤的視網(wǎng)膜血管圖像分割37-41
• 4.1.1 多尺度分析37-38
• 4.1.2 改進(jìn)的多尺度單通道線性跟蹤38-41
• 4.2 噪聲處理41-43
• 4.2.1 中值濾波41-42
• 4.2.2 連通域標(biāo)記42-43
• 4.3 視網(wǎng)膜血管的形態(tài)學(xué)處理43-44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 全文總結(jié)49
• 5.2 課題展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 作者簡(jiǎn)介56
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果56

【相似文獻(xiàn)】

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