[发明专利]一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法

说明书

本发明提供一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括输入模块、预处理模块、尺度构建模块、水平集模块以及输出模块；本发明改进了现有的基于局部特征的水平集方法。眼底血管粗细不一，使用单一尺度控制血管分割粒度导致血管分割精度不高问题。基于血管粗细不一的特点，为每个像素点找到最佳的响应尺度，即粗细不一的血管的尺度不同，克服粗细不均血管的漏分、错分等问题，因此增强了分割方法的鲁棒性，应用该方法能够得到精确的图像分割结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法。

背景技术

眼底血管图像是白内障、青光眼和老年黄斑变性等眼部疾病筛查的基础。眼底血管结构复杂与图像灰度不均匀问题，导致诸多算法在相邻血管处存在分割不足等问题。另一方面，眼底血管粗细不一，现有分割方法多使用单一尺度控制血管分割粒度，导致血管分割精度不高问题。因此，本发明提出基于多尺度水平集的眼底血管图像分割方法。为每个像素点选取最佳尺度，克服粗细不均血管漏分、错分问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统。

本发明所采取的技术方案是：一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统，包括输入模块、预处理模块、尺度构建模块、水平集模块以及输出模块；

所述输入模块，用于接收用户输入的眼底血管图像，然后将其传递到预处理模块；

所述预处理模块，用于对接收的眼底血管图像进行扩展，扩展的结果传递到尺度构建模块；

所述尺度构建模块，用于对眼底血管图像找到最佳的血管响应尺度，进而基于该尺度构建高斯曲线，将该高斯曲线与图像卷积的结果减去原图像得到图像M，将图像M传递到水平集模块；

所述水平集模块用于对图像M采用水平集算法进行血管分割，并将分割结果传递到输出模块；

所述输出模块用于对分割结果图像进行输出显示。

另一方面，本发明提供了一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割方法，通过前述基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统实现，包括以下步骤：

步骤1：输入模块接收待分割眼底血管图像A，图像A的宽度为W，高度为H；

步骤2：预处理模块对接收的待分割眼底血管图像A进行构造，生成无边缘背景的眼底血管图像I，其分辨率与图像A的分辨率相同；将图像A转为灰度图像J，图像J的全部区域设为Ω，若待分割区域充满Ω，则直接获得图像P，若待分割区域没有充满Ω，对图像内的有效边界区域进行镜像扩展使整个图像内的黑色填充区被覆盖，扩展后的图像为P，同时，I＝P，执行步骤2.1；否则I＝J，执行步骤3；

步骤2.1：确定阈值Q将灰度图像J划分为前景R和背景B，其中R和B是二值图像，前景区域处R＝1，B＝0，背景区域处R＝0，B＝1；

步骤2.2：构造前景区域边界图像R₂，将前景R进行腐蚀操作得到R₁，R₂＝R-R₁，其中图像R₂为二值图像；

步骤2.3：初始化变量p＝1，其中P是外循环中像素点的初始化横坐标值；

步骤2.4：如果p≤W，且外循环中像素点的初始化纵坐标值q＝1时,执行步骤2.5，否则，执行步骤3；

步骤2.5：如果q≤H，执行步骤2.6，否则,令p＝p+1,执行步骤2.4；

步骤2.6：如果当前点(p,q)满足B＝1，执行步骤2.7，否则令q＝q+1，执行步骤2.5；