基于MATLAB的糖尿病视网膜病变硬性渗出区域自动识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过图像处理技术实现糖尿病视网膜眼底图像中硬性渗出区域的自动识别。系统采用灰度转换、形态学增强、去背景处理和阈值分割等方法，有效提取病变特征并生成标记结果，为医疗诊断提供辅助工具。

详 情 说 明

糖尿病视网膜病变硬性渗出区域自动识别与标记系统

项目介绍

本项目是一个基于图像处理技术的自动分析系统，专门用于识别糖尿病视网膜病变眼底图像中的硬性渗出区域。该系统通过一系列图像处理算法，能够自动检测并标记出病灶区域，为眼科医生提供快速、客观的诊断辅助工具。

功能特性

• 自动识别：采用先进的图像处理流程，自动检测眼底图像中的硬性渗出区域
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 结果可视化：在原图上清晰标记识别结果，便于直观观察
• 多输出选项：提供标记图像、二值分割图及统计信息等多种输出形式
• 高效处理：优化算法实现，确保处理速度满足临床实用需求

使用方法

1. 准备符合要求的彩色眼底图像（建议分辨率不低于1024x1024像素）
2. 运行主程序，选择或输入待处理的图像路径
3. 系统自动执行处理流程，包括：

- 图像灰度化与预处理 - 形态学操作与背景去除 - 自适应阈值分割 - 区域标记与特征提取

1. 查看处理结果：

- 标记图像（绿色高亮显示渗出区域） - 二值分割图像 - 统计信息报告（可选）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持常见图像处理运算

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理流程，实现了从图像输入到结果输出的完整功能。具体包括图像读取与格式转换、灰度化预处理、形态学增强操作、背景干扰去除、自适应阈值分割算法、区域标记与轮廓提取、结果可视化渲染以及统计信息计算等关键模块。该文件通过协调各处理环节，确保系统能够准确识别硬性渗出区域并生成可靠的标记结果。