基于多尺度多方向的视网膜图像增强算法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度多方向的视网膜图像增强算法，该方法包括以下步骤：对输入的原始RGB视网膜图像进行预处理，将原始RGB视网膜图像分解成红、绿、蓝三通道图像，提取视网膜图像的绿色通道图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多尺度Hessian矩阵滤波，得到多尺度增强图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多方向二维匹配滤波，得到多方向增强图像；将多尺度增强图像和多方向增强图像进行融合，得到最终的视网膜增强图像结果。本发明利用多尺度Hessian矩阵对视网膜图像中指定宽度范围内的血管进行增强，同时利用多方向二维匹配滤波对视网膜图像中12个不同方向的血管进行增强，然后将以上两个增强结果进行融合，从而实现图像的最终增强。

主权项

一种基于多尺度多方向的视网膜图像增强算法，其特征在于，包括以下步骤：S1: 对输入的原始RGB视网膜图像进行预处理，将原始RGB视网膜图像分解成红、绿、蓝三通道图像，提取视网膜图像的绿色通道图像；S2:对视网膜图像的绿色通道图像进行多尺度Hessian矩阵滤波，得到多尺度增强图像；S3: 对视网膜图像的绿色通道图像进行多方向二维匹配滤波，得到多方向增强图像；S4: 将多尺度增强图像和多方向增强图像进行融合，得到最终的视网膜增强图像结果。