任龙杰，孙 颖，丁卫平，鞠恒荣，曹金鑫

南通大学 信息科学技术学院，江苏 南通226019

彩色眼底图像是诊断眼科疾病最基本的检查方式[1]。同时，眼底图像能使人们尽早地发现各种眼部病变，如青光眼、视神经炎、黄斑病变等，方便及时、有效的治疗[2]。早期诊断与及时治疗可以有效地减少患病率。但由于中国人口数目庞大，眼科医生数量相对有限，单纯依靠医生诊断眼科疾病，需要消耗大量的时间，亟需其他方法进行大规模筛查。医学图像分析技术不仅可以大大减少医生的工作量，而且具有客观、快速、准确的优点[3]。

国内外许多学者从事视网膜病变的研究。在眼底图像病变检测方面[4]，Ganguly等人[5]针对糖尿病视网膜病变红色病变这种广泛的眼球病，提出了一种基于自适应阈值的检测方法。该方法能够对每个眼底图像使用不同强度的阈值进行处理，使其能够应用于不同摄像机获取的质量和分辨率不同的眼底图像上；Balasubramanian 等人[6]利用方向梯度直方图（HOG）特征提取和基于Gabor滤波器血管提取的视网膜眼底图像支持向量机分类方法对青光眼检测进行评估；Liu 等人[7]提出了一种基于眼底图像的杯盘比自动测量系统，可以对青光眼进行自动诊断。眼底图像分割方面[8-9]：Hossain等人[10]采用基于MRF 模型的血管分割方法，该方法相对于高度复杂的图像分割方法更有效；Samad等人[11]利用模糊C-均值对眼底图像中糖尿病视网膜病变对象的边界进行聚类和检测，可以高效、快速地分割糖尿病视网膜病变。……