一种眼底图像增强方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106504199A(43)申请公布日2017.03.15(21)申请号201610822306.4(22)申请日2016.09.13(71)申请人深圳大学地址518000广东省深圳市南山区南海大道3688号(72)发明人杨烜张正瑞裴继红(74)专利代理机构深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙)44312代理人王利彬(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/00(2017.01)权利要求书6页说明书12页附图2页(54)发明名称一种眼底图像增强方法及系统(57)摘要本发明涉及眼底图像增强方法及系统。利用眼底学习图像构建血管字典；对待增强眼底图像进行Frangi滤波，利用方向滤波将第二子图像块中的血管分为粗血管和细弱血管，并据此设定血管区域的残差权重及残差阈值；将第二子图像块与字典中各第一子图像块内积，选取内积最大的第一子图像块，并计算其相应稀疏系数；利用选取的第一子图像块和第二子图像块计算残差图像，并利用血管区域的残差权重计算第二子图像块中血管区域的残差，如果残差大于残差阈值，则将残差图像设置为第二子图像块，并重复选取第一子图像块与计算残差过程；利用稀疏系数重构第二子图像块，并将各重构的第二子图像块重组，得到增强的眼底图像。本发明有效抑制了背景噪声，保留了细弱血管。CN106504199ACN106504199A权利要求书1/6页1.一种眼底图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A：利用眼底学习图像构建血管字典，所述血管字典中包括设定数量的第一子图像块；步骤B：对待增强的眼底图像进行Frangi滤波，并将Frangi滤波得到的图像划分为若干相互重叠的第二子图像块；步骤C：利用方向滤波器对所述第二子图像块进行方向滤波，并根据方向滤波结果判断所述第二子图像块中包含的眼底血管是粗血管还是细弱血管；步骤D：确定所述第二子图像块中的血管区域，并根据所述第二子图像块中包含的眼底血管的类型设置所述第二子图像块中的血管区域的残差权重和残差阈值；步骤E：将所述第二子图像块与所述血管字典中的各第一子图像块内积，确定出其中内积最大的第一子图像块，并计算所述内积最大的第一子图像块对应的稀疏系数；步骤F：利用所述内积最大的第一子图像块和所述第二子图像块计算残差图像，并利用所述血管区域的残差权重计算所述第二子图像块中血管区域的残差；步骤G：当所述残差的范数大于所述残差阈值时，将残差图像设置为第二子图像块，并跳转至步骤E，否则，跳转至步骤H；步骤H：利用所述稀疏系数重构所述第二子图像块；步骤I：利用各重构的第二子图像块重构所述眼底图像，从而得到增强的眼底图像。2.如权利要求1所述的眼底图像增强方法，其特征在于，所述步骤A包括：步骤A1：将所述眼底学习图像分割成若干大小相同的第一子图像块；所述第一子图像块的数量大于所述设定数量；步骤A2：将各第一子图像块两两进行内积；步骤A3：选取内积最小的所述设定数量个第一子图像块构建所述血管字典。3.如权利要求1所述的眼底图像增强方法，其特征在于，所述步骤B包括：步骤B1：设待增强的眼底图像为I(x,y)，尺度为σ的二维高斯函数为G(x,y；σ)，利用所述二维高斯函数对所述待增强的眼底图像I(x,y)进行平滑处理，得到平滑图像Iσ(x,y)：其中，为卷积操作；步骤B2：在尺度σ下，计算平滑图像Iσ(x,y)中点(x,y)处的Hessian矩阵Hσ(x,y)：步骤B3：对所述Hessian矩阵Hσ(x,y)做特征值分析，得到特征值λ1、λ2，|λ1|＜|λ2|；尺度s下的血管特征为：2CN106504199A权利要求书2/6页其中，β和C是预设常数；步骤B4：在多尺度下，取各尺度下v0(s)的最大值作为所述待增强的眼底图像I(x,y)的Frangi滤波结果v：其中，smin和smax分别是最小尺度和最大尺度；步骤B5：将所述Frangi滤波结果v划分为若干相互重叠的第二子图像块。4.如权利要求1所述的眼底图像增强方法，其特征在于，所述步骤C包括：步骤C1：设置方向分别为θ1＝0，的8个方向滤波器；步骤C2：假设方向为θi的方向滤波器中血管区域为Ω1，非血管区域为Ω2，计算两个区域各自的能量和其中v(x，y)是Frangi滤波结果v在(x，y)的值，N1是Ω1中像素个数，N2是Ω2中像素个数；步骤C3：计算与的能量差：步骤C4：确定上述8个方向中最大的能量差：步骤C5：根据所述Emax判断血管类型，如果Emax≥T，则所述第二子图像块中包含的眼底图像为粗血管，否则为细弱血管。5.如权利要求3所述的眼底图像增强方法，其特征在于，所述步骤D包括：步骤D1：将所述8个方向中最大的能量差所对应的方向滤波器中的血管区域作为血管实