基于数学形态学的视网膜血管提取算法

摘要：

目的 影像中血管的分割与特征提取,对疾病的早期诊断具有重要意义.针对很多视网膜血管提取算法分割精度不高的问题,提出了运用数学形态学中的高帽变换的方法对其进行检测.方法 首先,选取结构元素为“圆盘形”的形态学对图像进行高帽变换,经过高帽变换后的图像平滑了图像的背景,同时增强了血管在图像中的对比度.其次,对变换后的图像利用Otsu's自动分割法对图像进行阈值分割得到血管的二值图像.再次,根据血管在图像中的结构信息和几何信息,利用基于连通域度量的方法,设置连通域的“面积”和“长宽比”两个阈值,去除虚假目标.最后,为保持血管的连续性,对图像进行一次膨胀运算,可将断裂的血管连接起来,减小了实验的误差.结果 通过上述步骤实现了对血管的提取.结论 结果表明,本文算法能有效提取视网膜眼底图像的血管网络,有较强的分割精度.

关键词：视网膜图像、血管提取、高帽变换

所属期刊栏目：33

分类号：R318.04(医用一般科学)

在线出版日期：2014-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：497-501