[发明专利]一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置

摘要

本发明公开了一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置，涉及图像处理技术领域。与传统技术整体处理相比，本发明的一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法，在视网膜骨骼化网络图像的基础上，通过连通域内相互连通的两个交点来截取局部图像结构(即候选特征区域)，并将局部图像结构变换(旋转、高斯滤波、压缩)到圆形高斯滤波器适用的形式下，解决了视角和尺度变化问题，提高了多幅图像的配准精度，有利于构建完整的视网膜图像信息，减少了视网膜病变给诊断带来的干扰，提高了诊断的准确性。

主权项

1.一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取血管主要区域图像；输入两幅视网膜图像，一幅作为参考图像I_src，另一幅作为待配准图像I_dst，然后分别对两幅图像依次进行提取绿色通道、高斯滤波以及多次底帽变换处理，最后将所有底帽变换所得结果叠加在一起即得到血管主要区域图像I_Eng；步骤2：对血管主要区域图像I_Eng进行骨骼化处理，得到骨骼化网络I(x,y)，再对骨骼化网络I(x,y)进行去噪处理；步骤3：判断各个像素点为交点还是端点；计算骨骼化网络I(x,y)中各个像素点八连通区域内的通路数C_N；根据C_N的取值将各个像素点划分为普通点P_Ord或者交点P_Cross或者端点P_End，并形成所有交点集合和所有端点集合；计算各个端点到与之相连通的交点的距离，如果该距离小于设定阈值，则删除该端点到与之相连通的交点所形成的分支，并分别在端点集合和交点集合中去除该端点和该交点；步骤4：候选特征区域的截取；依次在血管主要区域图像I_Eng中找到相互连通的两个交点，并截取这两个交点对应的连通域作为候选特征区域，候选特征区域大小为R_S＝L_D*2*D，其中，L_D表示相互连通的两个交点间的距离，D为连通域内的点到相互连通的两个交点所成直线的最大距离；步骤5：对候选特征区域依次进行旋转、高斯滤波以及压缩处理；旋转方向为顺时针，旋转角度为θ，其中，θ为候选特征区域内对应的相互连通的两个交点所成直线的倾斜角；高斯滤波沿着X轴方向进行；压缩处理是将候选特征区域的矩形区域变成正方形区域；步骤6：提取特征点，形成特征矩阵；对压缩后的候选特征区域提取特征点，将特征点坐标变回原始视网膜图像坐标；将各个候选特征区域提取的特征点归并为特征矩阵，分别形成参考图像I_src特征矩阵F_src、待配准图像I_dst特征矩阵F_dst；步骤7：对F_src与F_dst进行特征点匹配，并滤除误匹配的点；步骤8：显示配准结果；将参考图像I_src和待配准图像I_dst按照特征点匹配后得到的变换矩阵重新采样到同一坐标系，其中参考图像I_src保持不变，待配准图像I_dst作半透明处理，并使用棋盘格的方式进行配准结果显示。