[发明专利]基于图像特征的眼底图像配准方法

说明书

本发明提供一种基于图像特征的眼底图像配准方法，包括：获取视网膜眼底图像并进行处理，形成二值图。搜索待配准图像二值图和参考图像二值图，获得所有基于二叉树的血管配准点集，三叉树的血管配准点集或二叉树和三叉树混合的血管配准点集。计算所有获得的血管配准点集所对应的向量。计算所有待配准图像二值图中血管配准点集所对应的向量和参考图像二值图中血管配准点集所对应的向量之间的相似度测度。对所有相似度测度进行排序，根据最小的相似度测度值获得待配准图像二值图和参考图像二值图的最优配准点集对。根据最优配准点集对中的节点坐标，依据仿射变换进行图像配准。

技术领域

本发明涉及医学数字图像处理领域，且特别涉及一种基于图像特征的眼底图像配准方法。

背景技术

现阶段，医学眼底成像已经广泛用于记录和检查多种视网膜疾病的临床表现，而眼底图像配准也是眼底图像处理与分析中的一个基本问题，其目的是在空间上对齐两幅或多幅不同时间、不同视场或不同模态的眼底图像。同时，眼底图像配准技术在辅助眼科诊断和治疗过程中有着广泛的应用。可以说，眼底图像配准具有重要的临床应用价值，可用来对齐各种使用相同或者不同的成像手段所获得的眼底图像来检查视网膜病变，如糖尿病、青光眼、黄斑部变性等。同时，也可以分析不同时间拍摄的视网膜眼底图像，为临床眼底疾病诊断提供更为全面且互为补充的信息，可应用于手术计划的制定、治疗计划的制定、病理情况的跟踪和治疗效果的评价以及探明发病机理等方面。

2003年，Zitova等根据图像获取方式将图像配准问题中特征检测的方法分为基于区域的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。基于区域的图像配准方法以待配准图像和参考图像中含有的相应目标区域和搜索区中的总体特征为基础，常以图像间二维窗口中像素灰度值间的某种相似性度量值为标准，通过最佳匹配来确定图像间的对应控制点，估算变换模型参数，确定图像变换、插值重采样，实现图像间的对齐。该方法是通过匹配点邻域的灰度信息进行匹配，计算量较大，速度较慢，不适合临床的实时应用。

基于特征的图像配准则以待配准图像和参考图像中提取的特征为配准基元，配准基元(点、线和区域等)可由各个特征的位置信息和特征周围信息等的特征模式组成，常通过特征提取、特征匹配和特征提纯来确定图像间的控制点对，由控制点对和选定的空间变换模型用最小二乘法等方法估算变换模型参数，待配准图像空间变换和插值后完成图像间的配准。该方法通过图像中提取的特征进行匹配，有效压缩了匹配中的数据量，计算量小，速度较快，适合临床应用。

眼底图像中视网膜血管形态结构具有唯一性，与其他生物特征相比具有更高的保密性和防伪能力，可以作为生物特征进行个人身份识别。因此，目前已提出了很多种基于视网膜血管特征的眼底图像配准方法。在这些配准方法中，Li Chen(《Feature-BasedRetinal Image Registration Using Bifurcation Structures》，IEEE Internationalconference on Image Processing，2011)和沈奔(《基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准》，光子学报，41(10)，2012)均采用了基于二叉树结构的4个相连的分叉点组成的局部血管结构点集作为配对特征，能以较少的时间找到可靠的配对特征，提高了配准的效率。但申请人在研究中发现，Li Chen和沈奔在确定搜索配准点时只搜索确定的二叉树形式的配准点，而忽略了眼底图像中血管结构交叉点形式多样化，有些配准点还可能是三叉树形式，或二叉树及三叉树的混合形式，因此，在一定程度上错失了很多配准点集，从而降低了配准精度。

发明内容

本发明为了克服现有技术的不足，提供一种具有高配准精度的基于图像特征的眼底图像配准方法。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于图像特征的眼底图像配准方法，包括：

获取视网膜眼底图像并进行处理，形成二值图；

搜索待配准图像二值图和参考图像二值图，获得所有基于二叉树的血管配准点集，三叉树的血管配准点集或二叉树和三叉树混合的血管配准点集；