[发明专利]眼底图像处理方法和装置在审
申请号: | 202110416454.7 | 申请日: | 2021-04-19 |
公开(公告)号: | CN112819828A | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 张冬冬 | 申请(专利权)人: | 北京至真互联网技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/33;G06T7/62;G06T5/00;G06T5/40;G06T5/50 |
代理公司: | 北京市鼎立东审知识产权代理有限公司 11751 | 代理人: | 朱慧娟;陈佳妹 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 眼底 图像 处理 方法 装置 | ||
1.一种眼底图像处理方法,其特征在于,包括:
读取待处理图像和参考图像;
分别提取出所述待处理图像的血管图像和所述参考图像的血管图像,并定位出所述待处理图像的血管交叉点和所述参考图像的血管交叉点;
对所述待处理图像的血管交叉点构建待处理图像特征描述子,对所述参考图像的血管交叉点构建参考图像特征描述子;
基于所述待处理图像特征描述子和所述参考图像特征描述子,对所述待处理图像和所述参考图像进行配准处理;
将配准处理得到的配准图像与所述参考图像进行融合处理,得到相应的融合图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述待处理图像的血管图像和所述参考图像的血管图像时,使用预先训练好的网络模型进行提取;
其中,所述网络模型包括依次级联的下采样模块和上采样模块;
所述上采样模块的输入为所述下采样模块的输出。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述待处理图像的血管图像和所述参考图像的血管图像之前,还包括:对所述待处理图像和所述参考图像进行尺寸标准化处理和图像增强处理中的至少一种处理。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,定位出所述待处理图像的血管交叉点和所述参考图像的血管交叉点时,包括:
删除所述待处理图像的血管图像中的小面积血管,所述参考图像的血管图像中的小面积血管;其中,所述小面积血管为面积小于预设面积的血管;所述预设面积的取值可以设置为:[100,200],单位为像素;
分别对所述待处理图像的血管图像和所述参考图像的血管图像进行细化,并转换为二值化图像;其中,细化后的血管图像中只包含血管的骨架;
使用构建的卷积核对细化后的所述待处理图像的血管图像和细化后的所述参考图像的血管图像进行卷积滤波处理;
检索出卷积滤波处理后的所述待处理图像的血管图像中像素值大于或等于预设像素值的像素作为所述待处理图像的血管交叉点,并检索出卷积滤波处理后的所述参考图像的血管图像中像素值大于或等于预设像素值的像素作为所述参考图像的血管交叉点。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,对所述参考图像的血管交叉点构建参考图像特征描述子,包括:
提取所述参考图像的绿色通道图像;
对于所述参考图像的每个血管交叉点,在所述参考图像的绿色通道图像上选取预设大小的窗口区域,并分别计算所述窗口区域内各像素的梯度幅值和梯度方向;
根据所述窗口区域内各像素的梯度幅值和梯度方向,生成梯度直方图;
基于各所述血管交叉点所对应的梯度直方图,确定各所述血管交叉点的主方向;
将各所述血管交叉点的邻域划分为第一预设个数的初级子区域,并根据所确定的所述血管交叉点的主方向,对各所述初级子区域进行插值和旋转处理;其中,各所述初级子区域的大小相同;
在旋转后的所述初级子区域内,以所述血管交叉点为中心,将所述血管交叉点的邻域再次划分为第二预设个数的次级子区域;其中,各所述次级子区域的大小相同;
计算各所述次级子区域的梯度直方图,并根据各所述次级子区域的梯度直方图得到相应的参考图像特征描述子。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于各所述血管交叉点所对应的梯度直方图,确定各所述血管交叉点的主方向,包括:
对生成的各所述梯度直方图进行高斯平滑,检索出经过高斯平滑后的梯度直方图中最大幅值所对应的bin的索引值index;
根据第index-1、第index、第index+1个bin,以及对应的幅值拟合成抛物线;
其中,所述抛物线的顶点所对应的横坐标为所述血管交叉点的主方向。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述窗口区域内各像素的梯度幅值和梯度方向,生成梯度直方图时,每个像素点处的梯度幅值均乘以一个高斯权重;
其中,所述高斯权重根据二维高斯函数产生。
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