[发明专利]一种新的视网膜眼底图像分割方法

摘要

本发明提出了一种新的视网膜血管网络分割算法。该算法的新颖点在于结合了多尺度线性检测与利用图像的灰度-梯度共生矩阵计算最佳熵阈值的方法。首先，提取视网膜眼底图像中包含血管轮廓信息丰富的绿色分量，对其进行阴影修正，降噪，CLAHE等预处理；其次，基于血管的形态结构特征，对视网膜图像血管采取多尺度多方向的线性检测，融合不同尺度下的图像响应，从而获得血管图像的特征；最后，基于图像的灰度—梯度共生矩阵，计算图像的最佳熵阈值进行分割。本算法分割准确度高，能提取更多细小的血管，计算速度快，具有很好的鲁棒性。本发明适用于正常及病变的视网膜眼底图像的分割。

主权项

一种新的视网膜眼底图像分割算法，结合了多尺度线性检测与利用图像的灰度‑梯度共生矩阵计算最佳熵阈值的方法，其特征在于包括以下步骤： S1：对视网膜眼底图像进行图像预处理； S2：利用第一步得到的预处理后的图像进行多尺度多方向线性检测； S3：基于灰度—梯度共生矩阵，计算第二步得到的图像的最佳分割阈值； S4：对第三步得到图像进行后处理。