基于多模板匹配的局部自适应区域生长法在视网膜内出血自动检测中的应用

摘要：

为自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,从而构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了基于多模板匹配的局部自适应区域生长法用以自动检测该病灶.首先,对眼底主要生理结构进行光谱特征分析,从而为不同分割目标选取合适的RGB通道；其次,利用HSV空间的亮度校正以及对比度受限自适应直方图均衡方法对眼底图像进行预处理;在此基础上利用设计好的多个模板对图像进行归一化互相关模板匹配获取该病灶候选区域;然后,从中去除视盘、血管以消除相关假阳,从而得到区域生长所需种子；最后,利用局部自适应区域生长法获取其精确轮廓,从而实现该病灶的准确检测.利用该算法对90幅不同颜色、不同亮度、不同质量、不同分辨率眼底图像进行该病灶的自动检测,实验结果表明:该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,且算法稳定可靠,可满足临床需求.

关键词：视网膜内出血、光谱特征、模板匹配、区域生长、自动检测

所属期刊栏目：33

分类号：R318;TP391.41(医用一般科学)

资助基金：国家863计划项目2006AA020804;中央高校基本科研业务费专项南航 NJ20120007;江苏省科技支撑计划项目BE2010652;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目CXLX11_0218

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：448-453