MATLAB视网膜图像多色识别与疾病早期检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现视网膜图像的自动分析与疾病早期识别，通过图像增强改善输入质量，检测红、绿、蓝三色分布特征，重点识别红色区域异常变化。结合边缘检测算法，提升分析精度，辅助医疗诊断。

详 情 说 明

基于视网膜图像的多色识别与疾病早期检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的视网膜图像自动分析系统，专门用于眼部疾病的早期识别。系统通过先进的图像处理技术，对临床采集的视网膜图像进行多维度分析，重点检测红、绿、蓝三色分布特征，特别是红色区域的异常变化。该系统能够有效识别青光眼、糖尿病视网膜病变等疾病引起的早期颜色异常变化，为临床诊断提供可靠的量化依据。

功能特性

• 图像质量增强：采用图像增强与对比度优化技术，改善输入图像的质量问题
• 精确区域定位：利用Canny边缘检测算法精确定位视网膜结构和血管轮廓
• 多通道颜色分析：实现多通道颜色空间分析与特定颜色检测，量化红/绿/蓝三色分布
• 异常区域识别：自动检测并标注视网膜图像中的异常红色区域
• 风险评估体系：基于颜色变化程度生成疾病风险等级评估（低/中/高）
• 全面输出报告：提供量化统计、异常标识、增强图像和边缘检测图等多项输出

使用方法

1. 准备符合规格的彩色视网膜图像（JPEG/PNG格式，分辨率不低于1024×768像素）
2. 运行主程序文件，系统将自动加载并处理输入图像
3. 处理完成后，系统将生成包括以下内容的完整分析报告：

- 红/绿/蓝三色在视网膜区域的分布比例统计 - 异常红色区域的位置与面积标注 - 经过预处理后的增强视网膜图像 - 视网膜血管和结构的边缘轮廓图 - 基于颜色变化程度的疾病风险等级评估

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装MATLAB图像处理工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM，处理高分辨率图像时建议8GB以上
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了视网膜图像的完整分析功能。该文件包含图像加载与预处理模块，负责对输入图像进行质量增强和对比度优化；集成了边缘检测与区域分割能力，用于精确定位视网膜结构；具备多通道颜色分析功能，可量化提取红绿蓝三色分布特征；同时实现了异常区域识别算法，能够检测并标记颜色异常区域；最后还包含了风险评估模块，根据分析结果生成疾病风险等级评价。