基于灰度级特征提取的视网膜血管分割MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现视网膜血管的自动分割与分类。系统通过预处理和五个灰度级特征提取（包括像素值与邻域最小值的差异等），逐像素分析血管结构。适用于医学图像处理研究和辅助诊断应用。

详 情 说 明

基于灰度级特征提取的视网膜血管分割与分类系统

项目介绍

本项目实现了一个从视网膜图像中提取关键灰度级特征的系统，专门用于血管分割或分类任务。系统通过对输入图像进行预处理和特征计算，生成可直接用于神经网络训练的5维特征向量。该系统特别支持使用STARE数据库提供的标注图像进行监督学习，为视网膜血管分析提供可靠的特征基础。

功能特性

• 多特征提取：逐像素计算五个关键灰度级特征

- Feature1：实际像素值与邻域最小值的差 - Feature2：实际像素值与邻域最大值的差 - Feature3：实际像素值与邻域均值的差 - Feature4：邻域像素标准差 - Feature5：原始像素灰度值

• 灵活预处理：支持可选的图像增强操作（对比度增强、直方图均衡化等）
• 参数可调：可自定义邻域窗口大小（默认支持3×3或5×5像素邻域）
• 数据就绪：输出格式可直接用于神经网络训练
• 可视化支持：可分别显示五个特征图便于分析

使用方法

输入要求

• 原始视网膜图像：灰度图像，支持PNG、JPG等常见格式
• 可选训练数据：STARE数据库提供的血管标注图像
• 参数设置：邻域窗口大小、图像增强参数等

输出结果

• 5维特征矩阵（每个像素对应5个特征值）
• 特征可视化图像（五个特征分别显示）
• 神经网络训练就绪的数据格式
• 血管分割/分类结果（二值分割图或概率图）

基本流程

1. 加载原始视网膜图像（可选加载标注图像）
2. 执行图像预处理（可选增强操作）
3. 设置邻域窗口参数并计算五个特征
4. 生成特征向量矩阵并保存结果
5. 可视化特征图及分割结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存以处理高分辨率视网膜图像
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像加载与预处理、邻域特征参数计算、特征向量矩阵生成、结果可视化以及数据保存等完整流程。该文件整合了特征提取算法的各个模块，提供了用户可配置的参数接口，并负责协调整个特征提取流程的执行顺序和数据传递。