[发明专利]一种新的视网膜眼底图像分割方法

权利要求书

1.一种新的视网膜眼底图像分割算法，结合了多尺度线性检测与利用图像的灰度-梯度共生矩阵计算最佳熵阈值的方法，其特征在于包括以下步骤： 

S1：对视网膜眼底图像进行图像预处理； 

S2：利用第一步得到的预处理后的图像进行多尺度多方向线性检测； 

S3：基于灰度—梯度共生矩阵，计算第二步得到的图像的最佳分割阈值； 

S4：对第三步得到图像进行后处理。 

2.根据权利要求1所述的一种新的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于：S1中涉及的预处理方法如下： 

S11：提取视网膜眼底图像的绿色分量； 

S12：阴影修正； 

S13：降噪处理； 

S14：对比度受限的直方图均衡化处理(CLAHE)。 

3.根据权利要求1所述的一种新的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于：S2中涉及了多尺度多方向线性检测。较长的线性检测器用于检测中央反射区，较短的线性检测器可以检测紧靠的血管。该线性检测器的核心思想就是选取尺度为L的检测线，每隔15度旋转一次，共有12个方向，改变L的数值就可以构成多尺度线性检测器。由于视网膜血管的宽度集中在7-8个像素，因此设置W为15个像素，线性检测器的尺度范围为1-15，步长设置为2。 

4.根据权利要求1所述的一种新的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于：S3中涉及了基于灰度—梯度共生矩阵，计算S3得到的图像的最佳分割阈值。 

5.根据权利要求1所述的一种新的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于：S4对分割后的图像进行后处理。选取八连通域对二值图像进行连通域标记，遵循从左到右，从上到下的规则对分割后的图像进行扫描。每一幅眼底图像都设定一个像素个数值，当标记的连通分量的面积小于该设定值时，删除该区域，否则，保留。