血管分割

资 源 简 介

血管分割

详 情 说 明

视网膜血管分割是眼科疾病诊断中的关键技术。在彩色视网膜图像分析中，准确提取血管网络对糖尿病视网膜病变、青光眼等疾病的早期筛查具有重要意义。本文介绍的方法采用了二维Gabor小波变换来增强血管特征。Gabor滤波器能有效匹配血管的线性结构特征，通过多角度和多尺度的滤波处理，可以显著提升血管与背景组织的对比度。

在预处理阶段，我们会将彩色视网膜图像转换为灰度图像，并采用对比度限制的自适应直方图均衡化来改善图像质量。Gabor滤波器的参数经过精心调整，使其能够匹配不同直径的血管特征。增强后的血管图像会经历二值化处理，我们采用自适应阈值技术来自动确定分割阈值，这种方法能适应图像不同区域的亮度变化。

后处理步骤包括去除小面积噪声和连接断裂的血管段。通过形态学操作填补血管中的小间隙，并使用区域生长算法连接断裂的血管分支。最终的分割结果可以与临床医生手工标注的基准数据进行对比验证。实验结果表明，该方法在公开的DRIVE数据库上取得了优异的性能表现，曲线下面积达到0.963，证明了其在视网膜血管分割中的有效性。