[发明专利]一种基于数字图像算法处理的糖尿病视网膜图像增强方法

权利要求书

1.一种基于数字图像算法预处理的糖尿病视网膜图像增强方法,其特征在于：包括以下步骤：

A、下载彩色眼底视网膜图像，并根据视网膜病变程度选取实验图像；

B、视网膜图像降噪处理；

C、对图像进行灰度变换，包括色彩平衡调整，亮度调整，对比度调整；

D、采用阈值化操作去除背景；

E、对图像进行边缘检测；

F、形态学膨胀操作扩大感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字图像算法预处理的糖尿病视网膜图像增强方法，其特征在于：所述步骤A中选取实验图像方法如下：

a、将下载的彩色眼底视网膜图像按病变程度分为正常、轻微、中度、重度和增生性糖尿病视网膜疾病；

b、每个病变程度选取100张图像用于后续实验。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字图像算法预处理的糖尿病视网膜图像增强方法，其特征在于：所述步骤B中降噪处理方法如下：

a、选取均值滤波方式，滤波模板核尺寸设置为5×5，去除图像噪声的同时保留边缘信息；

b、然后选择双边滤波方式，核尺寸设置为3×3，同时使用空间高斯权重和灰度相似性高斯权重，确保边界不会被模糊掉。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字图像算法预处理的糖尿病视网膜图像增强方法，其特征在于：所述步骤E中边缘检测方法如下：

a、使用高斯滤波器，滤波模板核尺寸设置为3×3，再一次滤除噪声，平滑图像；

b、采用一阶编导有限差分计算视网膜图像每一个像素点的梯度强度和方向；

c、对梯度幅值应用非最大值抑制，寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值设为0，剔除掉大部分非边缘的像素点；

d、设置两个阈值，根据高阈值得到一个边缘图像，在端点处寻找满足低阈值的点，然后再收集新的边缘，最后检测真正的边缘和潜在的边缘；

e、抑制孤立的弱边缘完成边缘检测过程。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字图像算法预处理的糖尿病视网膜图像增强方法，其特征在于：所述步骤F中形态学膨胀操作扩大感兴趣区域方法如下：

a、首先根据实验需要提取的特征区域，大致定位感兴趣区域周围的像素点集合；

b、然后定义一个卷积核3×3，滑动求取像素点的局部最大值；

c、通过合并内外部像素点，对感兴趣区域外轮廓的像素点重新赋值扩大感兴趣区域。