[发明专利]一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法

权利要求书

1.一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1、获取视网膜G通道图像；

步骤2、对步骤1获得的图像用滤波器进行三次Hessian矩阵处理；

步骤3、对步骤2获得的图像进行二值化处理；

步骤4、对步骤3获得的图像使用闭运算对图像进行修补；

步骤5、对步骤4获得的图像使用连通域去噪。

2.如权利要求1所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述步骤2还包括：

步骤2.1、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤1获得的图像进行第一次处理；

步骤2.2、对步骤2.1获得的图像进行灰度值取反；

步骤2.3、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.2获得的图像进行第二次处理；

步骤2.4、对步骤2.3获得的图像进行灰度值取反；

步骤2.5、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.4获得的图像进行第三次处理。

3.如权利要求1所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤1中所述滤波器为多尺度线性滤波器。

4.如权利要求1所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤3中是通过OTSU算法进行二值化。

5.如权利要求2所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.2和步骤2.4中所述灰度值取反的公式均为：

I(x,y)＝255-I′(x,y)

其中：I(x,y)为取反后某点灰度值，I′(x,y)为原图像中某点灰度值。

6.如权利要求2所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.1中设置的所述相应参数中尺度因子为[1.2，3.2]，步长为0.5。

7.如权利要求6所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.1中设置的所述相应参数中最强滤波输出系数为3.5。

8.如权利要求2所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.3中设置的所述相应参数中尺度因子为[1.2，3.2]，步长为0.5。

9.如权利要求2所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.5中设置的所述相应参数中尺度因子为[1.2，3.2]，步长为0.5。

10.如权利要求8-9所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，步骤2.3和步骤2.5中设置的所述相应参数中最强滤波输出系数均为0.3。