蒋惠芳张 怡

·学术探讨·

基于方向滤波的视网膜血管边缘抽取方法的关键技术研究

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视网膜血管；边缘检测；方向图；方向滤波；抑制噪声

边缘检测是医学图像处理和分析研究的基本技术之一，能够在伴有随机噪声背景图像中确定出研究目标的边界。眼底视网膜血管边缘的抽取是边缘检测的应用，具有实际的意义。图像分割的常用方法很多，但如何在抽取边缘的同时较好地抑制噪声，是困扰我们的一大难题。血管是形态性较强的图像，同时又具有复杂的背景。数字形态学和方向滤波都是利用目标的形态特征进行边缘抽取的方法。在一般图像的锐化处理中，方向特性的使用不是那么直接，基于方向特性的算法自然也比较少。目前方向滤波已成功地应用于指纹图像增强、纹型特征的提取、指纹的自动分类、监控系统等许多关键处理环节。方向滤波在指纹图像上的成功应用，正是考虑了指纹纹线本身的信息特点，在方向上具有连续性，即在局部区域内的方向基本一致性。

图像分割的常用方法有微分或梯度的模板锐化、边缘跟踪、区域生长、数学形态学、聚类等[1-4]，还有一些基于小波变换的方法。数字形态学和方向滤波都是利用目标的形态特征进行边缘抽取的方法，适合诸如血管这类形态性较强又具有复杂背景的图像。

1 眼底图像的相关特征

视网膜血管的变化可以反映全身血管性疾病的状态，譬如高血压、糖尿病、肾脏炎性疾病、动脉硬化等，所以眼底图像研究是预防和诊断眼科以及心血管疾病的有效方法，是临床医学和计算机科学有效结合的重要研究方向。……