一種基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種視網(wǎng)膜眼底圖像中的視盤(pán)進(jìn)行自動(dòng)定位的方法，特別涉及一種基 于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 視盤(pán)是視網(wǎng)膜的主要生理結(jié)構(gòu)之一，正常的視網(wǎng)膜眼底圖像中，能觀察到的主要 生理結(jié)構(gòu)有視盤(pán)（opticdisc)、血管（vasculature)和黃斑（macula)。視盤(pán)、血管和黃斑 三者呈一定的空間分布約束關(guān)系，視盤(pán)外觀呈亮黃色近似圓形區(qū)域，同時(shí)視盤(pán)也是視網(wǎng)膜 血管的匯聚區(qū)，血管由視盤(pán)向整個(gè)視網(wǎng)膜區(qū)域延伸，視盤(pán)定位方法是對(duì)眼底圖像進(jìn)行分析 和診斷的前提之一，因此基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視盤(pán)自動(dòng)定位一直得到研宄人員的關(guān)注。視盤(pán) 定位算法在許多文獻(xiàn)中已有報(bào)道，其中魯棒性、準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性是視盤(pán)定位算法的三個(gè)主 要評(píng)價(jià)指標(biāo)。影響魯棒性和準(zhǔn)確率的主要因素有因成像環(huán)境、設(shè)備或人種的差異造成視盤(pán) 外觀（尺寸、形狀和對(duì)比度等）的明顯變化，此外還有病變對(duì)視盤(pán)區(qū)域造成的破壞和干擾。
[0003]早期視盤(pán)定位通常利用視盤(pán)的外觀特性如亮度、形狀信息作為定位特征，例如尋 找灰度變化幅度最大的矩形區(qū)域中心作為視盤(pán)位置，或者找到1%的亮度最大的像素點(diǎn)作 為視盤(pán)候選區(qū)域。以及利用Hough變換檢測(cè)圓形結(jié)構(gòu)的視盤(pán)，這些方法都充分利用了視盤(pán) 的外觀特性，由于這些方法不要提取血管，所以耗時(shí)短。盡管利用外觀特性檢測(cè)視盤(pán)的算法 相對(duì)簡(jiǎn)單，在正常圖像中成功率高且耗時(shí)短，但是在病變圖像中，由于病變干擾和視盤(pán)外觀 的破壞容易出現(xiàn)錯(cuò)判。
[0004]目前，具有較好魯棒性的視盤(pán)檢測(cè)算法通常采用血管特性，由于視盤(pán)是血管進(jìn)入 眼部的起始區(qū)域，因此主要血管分支在該區(qū)域匯合。同時(shí)可觀察到視盤(pán)區(qū)域血管基本沿垂 直方向延伸，因此在該區(qū)域垂直梯度分量遠(yuǎn)大于水平梯度，而且該區(qū)域總的邊緣梯度值也 大于其它區(qū)域。盡管利用血管特征的定位算法在病變圖像中有相對(duì)較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率，但 是需要以血管的準(zhǔn)確提取為前提，而在低質(zhì)量或病變圖像中，血管檢測(cè)仍是一個(gè)比較困難 的問(wèn)題。此外現(xiàn)有基于血管特性檢測(cè)的視盤(pán)檢測(cè)算法一般都比較復(fù)雜，而且耗時(shí)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決現(xiàn)有視盤(pán)定位方法存在的上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確度 高、適用于不同尺寸的視盤(pán)且定位速度快的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法。
[0006] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)方案包括以下步驟：
[0007] (1)眼底圖像掩膜處理；取原彩色眼底圖像的灰度圖像的最大值的10%作為閾 值，并根據(jù)此閾值分割出前景區(qū)域的二值圖像，對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕操作，得到掩膜 模板，通過(guò)掩膜處理得到眼底圖像的感興趣區(qū)域，即ROI區(qū)域；
[0008] (2)眼底圖像邊界填充；根據(jù)掩膜處理后的感興趣區(qū)域，對(duì)原彩色眼底圖像的綠 色通道分量進(jìn)行眼底圖像邊界填充，得到非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像；
[0009] (3)確定視盤(pán)候選區(qū)域；將步驟⑵得到的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像縮小至原 尺寸的0. 1倍，采用多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)原理檢測(cè)視盤(pán)候選位置；
[0010] (4)排除邊界候選位置；為了防止邊界候選點(diǎn)的干擾，先通過(guò)ROI區(qū)域剔除部分邊 界候選點(diǎn)，將多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)到的每個(gè)斑點(diǎn)鄰域與步驟（1)獲取的ROI區(qū)域進(jìn)行 比較，如果檢測(cè)到某候選斑點(diǎn)的特征尺度鄰域沒(méi)有全部包含于步驟（1)獲取的ROI區(qū)域內(nèi)， 則認(rèn)為該候選點(diǎn)為邊界點(diǎn)，直接排除；
[0011] (5)決策真實(shí)視盤(pán)位置；對(duì)步驟（2)得到的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像，分別計(jì)算 各點(diǎn)的垂直和水平的邊緣梯度值G#PGH，結(jié)合亮度信息得到垂直方向和水平方向總梯度響 應(yīng)值Pv (i)和Ph (j)，進(jìn)而得到整幅圖像某一點(diǎn)屬于真實(shí)視盤(pán)的得分OP值，通過(guò)比較剩下的 候選視盤(pán)位置的OP值，OP值最大的候選視盤(pán)位置即真實(shí)視盤(pán)位置。
[0012] 所述步驟（1)中的形態(tài)學(xué)腐蝕操作是采用20X20圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值圖像進(jìn)行 腐蝕運(yùn)算。
[0013] 所述步驟（2)具體步驟為：對(duì)每一個(gè)位于感興趣區(qū)域外的像素點(diǎn)〇,在感興趣區(qū)域 邊界上找到一個(gè)和它距離最近的像素點(diǎn)b，計(jì)算這兩點(diǎn)的距離d，并繪出兩點(diǎn)間的直線，并 向ROI區(qū)域內(nèi)部延伸相同的距離長(zhǎng)度d，找到對(duì)應(yīng)的鏡像點(diǎn)，最后用ROI區(qū)域內(nèi)鏡像點(diǎn)的像 素值來(lái)替換原來(lái)〇點(diǎn)的像素值，映射操作對(duì)應(yīng)的公式如下：
[0014]I(xi；Y1)=I(xoi,yoi) (4)。
[0015] 所述步驟（3)具體步驟為：
[0016] ①對(duì)獲取的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像縮小至0. 1倍后進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作；
[0017] ②根據(jù)不同方差S生成不同的規(guī)范化的高斯拉普拉斯算子模板，并分別對(duì)圖像 進(jìn)行卷積運(yùn)算得到拉普拉斯響應(yīng)值
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，包括w下步驟： (1) 眼底圖像掩膜處理；取原彩色眼底圖像的灰度圖像的最大值的10%作為闊值，并 根據(jù)此闊值分割出前景區(qū)域的二值圖像，對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕操作，得到掩膜模板， 通過(guò)掩膜處理得到眼底圖像的感興趣區(qū)域，即ROI區(qū)域； (2) 眼底圖像邊界填充；根據(jù)掩膜處理后的感興趣區(qū)域，對(duì)原彩色眼底圖像的綠色通 道分量進(jìn)行眼底圖像邊界填充，得到非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像； (3) 確定視盤(pán)候選區(qū)域；將步驟（2)得到的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像縮小至原尺寸 的0. 1倍，采用多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)原理檢測(cè)視盤(pán)候選位置； (4) 排除邊界候選位置；為了防止邊界候選點(diǎn)的干擾，先通過(guò)ROI區(qū)域剔除部分邊界候 選點(diǎn)，將多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)到的每個(gè)斑點(diǎn)鄰域與步驟（1)獲取的ROI區(qū)域進(jìn)行比較， 如果檢測(cè)到某候選斑點(diǎn)的特征尺度鄰域沒(méi)有全部包含于步驟（1)獲取的ROI區(qū)域內(nèi)，則認(rèn) 為該候選點(diǎn)為邊界點(diǎn)，直接排除； (5) 決策真實(shí)視盤(pán)位置；對(duì)步驟（2)得到的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像，分別計(jì)算各點(diǎn) 的垂直和水平的邊緣梯度值Gv和Gh，結(jié)合亮度信息得到垂直方向和水平方向總梯度響應(yīng)值 Pv(i)和Pha)，進(jìn)而得到整幅圖像某一點(diǎn)屬于真實(shí)視盤(pán)的得分OP值，通過(guò)比較剩下的候選 視盤(pán)位置的OP值，OP值最大的候選視盤(pán)位置即真實(shí)視盤(pán)位置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟（1)中 的形態(tài)學(xué)腐蝕操作是采用20X20圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值圖像進(jìn)行腐蝕運(yùn)算。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟（2)具 體步驟為：對(duì)每一個(gè)位于感興趣區(qū)域外的像素點(diǎn)0,在感興趣區(qū)域邊界上找到一個(gè)和它距 離最近的像素點(diǎn)b，計(jì)算該兩點(diǎn)的距離山并繪出兩點(diǎn)間的直線，并向R0I區(qū)域內(nèi)部延伸相同 的距離長(zhǎng)度d，找到對(duì)應(yīng)的鏡像點(diǎn)，最后用R0I區(qū)域內(nèi)鏡像點(diǎn)的像素值來(lái)替換原來(lái)0點(diǎn)的像 素值，映射操作對(duì)應(yīng)的公式如下： I(Xi，yi) =I(x〇i，y〇i)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟（3)具 體步驟為： ① 對(duì)獲取的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像縮小至0. 1倍后進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作； ② 根據(jù)不同方差5生成不同的規(guī)范化的高斯拉普拉斯算子模板，并分別對(duì)圖像進(jìn)行 卷積運(yùn)算得到拉普拉斯響應(yīng)值
其中，g是高斯函數(shù)，求的關(guān)于5的極值，即令
，不難推得，對(duì)于半 徑為r的黑色圓形二值斑點(diǎn)，當(dāng)尺度J=r/^/^時(shí)，高斯拉普拉斯響應(yīng)值達(dá)到最大。同理，如 果斑點(diǎn)是白色的，那么，它的拉普拉斯響應(yīng)值在《=廠/、/^時(shí)達(dá)到最小。其中，取得峰值的5 稱為該目標(biāo)的特征尺度。 ⑨檢查尺度空間和圖像空間中的每個(gè)點(diǎn)，如果該點(diǎn)的拉普拉斯響應(yīng)值都大于或小于其 它26個(gè)立體空間鄰域的值，那么該點(diǎn)就是被檢測(cè)到的圖像斑點(diǎn)，即視盤(pán)候選位置，通過(guò)下 式可W找到候選視盤(pán)點(diǎn)（x，v)及其尺度<>，
argmaxminlocalb，y,f〇表示在局部圖像空間和尺度空間尋找極值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟②中方 差5的取值分別為1、2、3、4、5。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟（4)具 體步驟為；W候選視盤(pán)點(diǎn)坐標(biāo)技iO為中心Wr 為半徑做鄰域圓，如果檢測(cè)到某候 選斑點(diǎn)的特征尺度鄰域沒(méi)有全部包含于預(yù)處理階段獲取的ROI區(qū)域內(nèi)，則認(rèn)為該候選點(diǎn)為 邊界點(diǎn)，直接排除。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟（5)具 體步驟為： ① 將步驟（2)得到的非觀測(cè)區(qū)域映射的眼底圖像，通過(guò)與模板[1，0，-1]和[1，0，-1]T 進(jìn)行卷積濾波分別計(jì)算垂直和水平的邊緣梯度值Gv和GH; ② 結(jié)合亮度信息得到垂直方向和水平方向總梯度響應(yīng)值如下：
C和R分別代表原彩色眼底圖像的行數(shù)、列數(shù)，I(i，j)表示的是眼底圖像上某一點(diǎn)的灰 度值，即圖像的亮度值； ⑨整幅圖像某一點(diǎn)屬于真實(shí)視盤(pán)的得分OP值由下式計(jì)算，并得到OP圖； OP(iJ)=PvW-PhO) ④通過(guò)步驟（1)得到的感興趣區(qū)域估計(jì)視盤(pán)直徑
D。。是視盤(pán)的直徑，Dkm是視盤(pán)感興趣區(qū)域的直徑； ⑥設(shè)定一個(gè)長(zhǎng)寬均為視盤(pán)直徑D。。的平均濾波器對(duì)縮小后的0P圖進(jìn)行濾波，得到最終 進(jìn)行決策的0P圖； ⑧0P值越大的候選點(diǎn)為視盤(pán)的可能性越大，排除邊界點(diǎn)后，在其余的候選點(diǎn)中選取具 有最大0P值的位置作為真實(shí)視盤(pán)位置。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，所述步驟④中計(jì) 算視盤(pán)直徑D。。時(shí)的D前的參數(shù)取1/6。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度斑點(diǎn)檢測(cè)的快速視盤(pán)定位方法，其步驟為：(1)進(jìn)行眼底圖像掩膜處理；(2)進(jìn)行眼底圖像邊界填充；(3)確定視盤(pán)候選區(qū)域；(4)排除邊界候選位置；(5)決策真實(shí)視盤(pán)位置。本發(fā)明考慮到視盤(pán)表現(xiàn)為尺寸有差異的亮黃色圓形區(qū)域，首先基于多尺度空間理論以及LOG斑點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)找到若干候選視盤(pán)區(qū)域，然后再結(jié)合候選區(qū)域外觀特性和局部血管特性定位真正的視盤(pán)。本發(fā)明由于可以在縮小后的眼底圖像上進(jìn)行視盤(pán)定位，因此能夠獲得實(shí)時(shí)檢測(cè)效果，同時(shí)由于具有多尺度檢測(cè)能力，能適應(yīng)不同尺寸的圖像數(shù)據(jù)集，具有方法簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確度高、定位速度快等優(yōu)點(diǎn)。
【IPC分類】G06T7-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104794721
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510217801
【發(fā)明人】張東波, 王穎
【申請(qǐng)人】湘潭大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2015年4月30日