[发明专利]基于线扩散函数和双边滤波的视网膜血管图像降噪方法

权利要求书

1.一种基于线扩散函数和双边滤波的视网膜血管图像降噪方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1：选取一张视网膜图像，为图像中的血管定义m个尺度和n个方向，利用线扩散函数为该图像构建m*n个具有不同方向和尺度的类高斯卷积核；

步骤2：对于视网膜图像中的每个像素，分别求以该像素为中心的方形邻域与m*n个卷积核的内积，获取与最大内积对应的卷积核的方向和尺度；

步骤3：对于视网膜图像中的每个像素，利用获取到的卷积核的方向、尺度以及线扩散函数，为该像素计算最优空间卷积核；

步骤4：基于双边滤波的框架，将每个像素的最优空间卷积核与其灰度卷积核相结合，生成新的滤波卷积核，利用新的卷积核对视网膜图像进行滤波。

2.如权利要求1所述的基于线扩散函数和双边滤波的视网膜血管图像降噪方法，其特征是，所述步骤1中用于构建m*n个类高斯卷积核的线扩散函数为：

Ki,j,(x,y)=-l(-u22σj2)]]>

且i∈(1,2,3...n)；j∈(1,2,3...m)；

其中K′_i,j(x,y)表示在第i个方向和第j个尺度下的卷积核中，坐标为(x,y)的像素的灰度值，通过调节高斯函数的方差σ可以将每个方向的卷积核变换出n个尺度，最终得到m*n个类高斯卷积核；公式中的u计算公式为：

[u,v]=[x,y]cosθisinθi-sinθicosθi]]>

且

其中，k表示局部方形卷积核的长度，θ_i表示在第i个方向上的血管与y轴的夹角，[x,y]表示当血管方向与y轴夹角为0°时类高斯卷积核中任意一点p的坐标，则[u,v]表示点p经过卷积核旋转θ_i角后的坐标。