[发明专利]基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法

权利要求书

1.一种基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：用基于海森矩阵的多尺度滤波方法对视网膜灰度图像I(x，y)进行计算滤波，得到滤波图像V(x，y)、血管半径r(x，y)和血管的方向x，y表示坐标；

步骤S2：用Canny边缘检测算法对视网膜灰度图像I(x，y)进行检测，得到边缘图像e(x，y)，计算并得到梯度方向

步骤S3：利用梯度方向计算并得到径向对称性计数图像O(x，y)；

步骤S4：利用滤波图像V(x，y)、血管半径r(x，y)、血管方向和径向对称性计数图像O(x，y)计算并得到径向对称性贡献值F(x，y)；步骤S5：利用血管的方向并从径向对称性贡献值F(x，y)选取方向对应的角度A(x，y)所在区间[d，d+Δd)内的像素作为方向性图像F_d(x，y)，计算并得到径向对称性变换结果S(x，y)，其中，d表示角度，取值范围为d＝0°，Δd°，2Δd°，…，167.14°；Δd表示角度步长。

2.根据权利要求1所述的基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法，其特征在于，所述视网膜灰度图像I(x，y)的滤波图像V(x，y)表示为：

V(x,y)=maxsmin≤s≤smax[s2v(x,y,s)]]]>

其中，s表示尺度或方差；s_min，s_max分别表示尺度空间的最大和最小尺度，滤波图像V(x，y)公式具有尺度选择特性：当血管半径与尺度匹配时，滤波数值最大；v(x，y，s)表示尺度s下的滤波图像。

3.根据权利要求2所述的基于径向对称性变换的视网膜图像滤波方法，其特征在于，所述尺度s下的滤波图像v(x，y，s)表示为：

其中，λ₁(x，y，s)，λ₂(x，y，s)为尺度s下的海森矩阵两个特征值(|λ₁(x，y，s)|≥|π₂(x，y，s)|)；为尺度s下的海森矩阵的两个特征向量；c为一常数。