基于改进PDE图像修补的眼底图像视杯自动分割方法

摘要

基于改进PDE图像修补的眼底图像视杯自动分割方法，该方法的实现过程如下，读取和归一化原始图像；对原始图像进行通道选择；利用形态学的原理对图像进行增强；基于图像减法的血管位置的定位；利用改进的BSCB模型实现对血管区域的填充修复；对图像进行中值滤波去噪，并利用伽玛变换突出目标区域；以图像上最亮像素点集合质心为初始种子点，利用水平集算法初步获取视杯轮廓。本发明填充修复血管以后的图像在一定程度上消除了血管区域对视杯分割的影响，提高了视盘分割的准确性；利用水平集方法进行视杯的轮廓获取，实现了种子点的自动选取；减少了传统半自动方法中的人工干预。

主权项

基于改进PDE图像修补的眼底图像视杯自动分割方法，其特征在于：本方法的特征在于采取以下步骤，步骤1，读取和归一化原始图像；步骤2，对原始图像进行通道选择；步骤3，利用形态学的原理对图像进行增强；步骤4，基于图像减法的血管位置的定位；步骤5，利用改进的BSCB模型实现对定位到的血管区域进行填充修复；步骤6，对图像进行中值滤波去噪，并利用伽玛变换突出目标区域；步骤7，以图像上最亮像素点集合的质心为初始种子点，利用水平集算法获取视杯轮廓。