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基于黑森矩阵和多尺度分析的视网膜血管分割

作　者: 陈倩清
导　师: 尤新革
学　校: 华中科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 血管分割非监督多尺度分析黑森矩阵跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 33次
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内容摘要

许多疾病可以改变视网膜血管的形态和结构，眼科医生及时对视网膜图像做分析检测可以对疾病起到预防作用，所以视网膜病理的早期检测和诊断显得非常重要，而人工对视网膜图像做检测既耗时又繁琐，因此结合计算机辅助诊断对视网膜图像进行快速分析帮助眼科医生进行诊断成为现在的主流。虽然许多专家学者已对视网膜血管自动分割进行了大量研究，由于对比度低，视网膜血管宽度不一以及病变区域的影响，视网膜血管分割仍面临许多挑战。针对前人分割算法时间代价大，小血管分割效果差，分割结果不连贯的缺点，本文提出一种非监督的视网膜血管分割算法。通过分析血管的形状特性，我们使用黑森矩阵来表达血管的线状特性。传统的对黑森矩阵的使用是基于对血管中心线的检测，而本文中我们摒弃这种做法，根据血管的宽度不一的特性，结合多尺度分析我们利用黑森矩阵得到特征值图。通过对多尺度特征值图我们取得粗糙的视网膜血管分割结果，然后我们从这个分割结果中提取起始点集和待分割点集，利用特征向量和幅值等信息从起始点集中每一点出发，跟踪判断待分割点集中哪些是血管点。最后用形态学做后处理得到最终的血管分割结果。本文算法在两个公开可得的数据库上做实验，并和其他作者的方法进行了对比。本文采用方法不需要做人工标记，相比于监督学习方法，避免了对图像做标记等繁琐工作。方法简单快速有效，计算速度高并且检测小血管效果好。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
1 绪论  7-12
  1.1 引言  7
  1.2 课题背景及研究意义  7-10
  1.3 本文研究问题及难点  10-11
  1.4 本文主要内容及章节安排  11-12
2 视网膜血管分割方法综述  12-28
  2.1 基于规则的方法  12-20
  2.2 基于监督学习的方法  20-27
  2.3 本章小结  27-28
3 基于黑森矩阵和多尺度分析的视网膜血管分割  28-51
  3.1 多尺度下黑森矩阵在血管分割中的相关问题讨论  28-38
  3.2 多尺度下血管跟踪算法  38-50
  3.3 本章小结  50-51
4 实验结果及评价  51-57
  4.1 实验数据库  51-52
  4.2 实验结果  52-56
  4.3 本章小结  56-57
5 总结与展望  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-66
附录 1 攻读学位期间发表论文目录  66

基于黑森矩阵和多尺度分析的视网膜血管分割

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