基于特征值分析的眼底彩照图像血管提取算法设计与实现.docx

摘要:眼底视网膜血管是人体唯一可以直接非创伤性观察的较深层的微血管，其特征变化可以反映出高血压、糖尿病、心血管病等疾病的程度。近年来数字图像处理技术迅猛发展，可以准确地量化眼底图像视网膜结构，为医学诊断提供定量的依据。

本文结合视网膜血管自身的结构特点，实现了基于特征值分析的眼底彩照图像视网膜血管提取算法。首先，对彩色眼底图像进行预处理。通过对比分析彩色视网膜眼底图像的红、绿、蓝三个单色通道分量，可知绿色通道分量的血管与背景的对比度最高，而另外两个单色通道分量的对比度相对较低。因此本文采用基于绿色通道分量提取的图像作为后续处理的对象。接着，运用基于特征提取的视网膜血管分割算法。对视网膜图像特征值进行计算，进而构造基于特征值的多尺度血管检测函数，增强视网膜图像中的血管结构。最后对视网膜图像中的目标血管和背景进行分割。本文使用了来自20个受试者的眼底彩色图像验证算法的性能，对视网膜提取算法进行了定性和定量分析。实验结果表面，该算法能够较好地提取眼底彩色图像中的血管结构，算法的准确率达到0.91577，真阳性率达到0.78999，假阳性率为0.065825。

关键词：眼底视网膜图像；视网膜血管；血管分割；特征提取

目录

中文摘要

Abstract

第一章 绪论-3

1.1 研究背景-3

1.2 视网膜眼底图像彩照特征-3

1.3 视网膜眼底图像血管提取的研究意义-4

第二章 视网膜血管特征提取算法及其步骤-5

2.1 算法原理-5

2.2 算法流程-5

2.2.1 预处理-6

2.2.2 图像边缘处理-7

2.2.3 视网膜图像特征提取-7

2.3 后处理-10

第三章 实验结果展示与分析-11

3.1 实验结果分析-11

3.2数学计算-15

3.3定量分析-15

第四章 总结与展望-17

参考文献-18

致谢-18