[发明专利]糖尿病视网膜病变眼底照相标准图像生成方法

权利要求书

1.一种糖尿病视网膜病变眼底照相标准图像生成方法，其特征为：包括如下步骤：

步骤(1)、将采集的不标准眼底图像通过生成模型生成新样本图像；

步骤(2)、新样本图像局部特征提取；

步骤(3)、将不标准图像局部特征与标准图像局部特征在判别模型中对比，一致则输出新样本图像，即生成的标准图像，不一致则调整新样本图像。

2.根据权利要求1所述的一种糖尿病视网膜病变眼底照相标准图像生成方法，其特征为：所述步骤(1)进一步包括：采用的生成模型为深度学习中生成对抗网络GAN模型，该对抗网络GAN模型由不标准的糖尿病视网膜病变图像生成标准图像；对于GAN模型，其目标函数如公式(1)所示：

minGmaxDV(D,G)=Ex~pdata(x)[log D(x)]+Ez~pz(z)[log(1-D(G(z)))]---(1)]]>

其中x采样于真实数据分布pdata(x)，z采样于先验分布pz(z)(例如高斯噪声分布)，E(·)表示计算期望值；当固定生成网络G的时候，对于判别网络D的优化，可以这样理解：输入来自于真实数据，D优化网络结构使自己输出“1”，输入来自于生成数据，D优化网络结构使自己输出“0”；当固定判别网络D的时候，G优化自己的网络使自己输出尽可能和真实数据一样的样本，并且使得生成的样本经过D的判别之后，D输出高概率。

3.根据权利要求1所述的一种糖尿病视网膜病变眼底照相标准图像生成方法，其特征为：所述局部特征包括局部方向梯度直方图HOG特征，尺度不变特征变换SIFT特征，局部颜色特征。

4.根据权利要求3所述的一种糖尿病视网膜病变眼底照相标准图像生成方法，其特征为：所述局部方向梯度直方图HOG特征的提取方法如下：首先将图像分成小的连通区域，即：细胞单元，然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图，最后把这些直方图组合起来构成特征描述器。