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基于形态学与视盘定位的眼底图像黄斑识别系统
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资 源 简 介
详 情 说 明
项目：基于图像形态学与视盘定位的眼底图像黄斑识别系统
本项目旨在利用计算机视觉技术实现对眼底网膜图像中黄斑（Macula）及中央凹（Fovea）的自动化精准定位。系统建立在眼底解剖学逻辑之上，即利用视盘（Optic Disc）作为地标，通过几何位置关系推定黄斑区域，并进一步结合亮度特征锁定中央凹坐标。
项目核心功能特性
- 高对比度通道提取：系统自动提取眼底彩色图像中的绿色通道。在临床医学中，绿色通道能提供视网膜解剖结构（如血管、视盘、黄斑）的最佳对比度，有利于后续特征识别。
- 自适应图像增强：利用限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）技术，针对眼底图像光照不均的问题进行优化，增强视盘边缘及黄斑区的辨识度。
- 视盘自动化筛选与定位：系统结合形态学闭运算、动态阈值分割及连通域属性分析，从复杂的背景中提取出面积最大且亮度最高的视盘区域。
- 智能方向推断与几何定位：程序能够根据视盘在图像中的水平位置自动判断搜索方向（向左或向右颞侧搜索），并根据解剖学常数（2.5倍视盘直径）初步锁定黄斑中心。
- 精细化中央凹搜寻：在初步确定的兴趣区域（ROI）内，通过中值滤波平滑噪点，并结合黄斑中凹暗色的光学特性，自动寻找该区域内的最低亮度点，提升定位精度。
系统运行环境
- 开发环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
- 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
- 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑，建议内存 8GB 以上。
算法实现步骤与逻辑描述
系统的程序流程严格遵循以下技术路径：
1. 图像加载与预处理
系统首先载入原始图像。若输入为彩色RGB图像，程序将剥离非核心通道，仅保留绿色通道分量（Green Channel）。随后，程序应用 adapthisteq 函数，通过 Rayleigh 分布对局部对比度进行增强，使得视盘和血管的轮廓更加清晰。
2. 基于形态学的视盘提取 为了消除眼底血管对视盘定位的干扰，系统利用半径为10个像素的圆盘状结构元素对图像执行形态学闭运算（Closing Operation）。该处理能够有效地“填平”跨越视盘的暗色血管，使视盘呈现为一个完整的亮色圆盘。
3. 视盘中心与直径测量 通过对增强后的图像进行全局最大亮度 90% 的阈值处理，将视盘提取为二值掩膜。程序使用连通域属性提取算法测量各候选区域的面积、中心点坐标及主轴长度。通过筛选面积最大的亮色区域，精准锁定视盘中心位置及其直径（DD）。
4. 黄斑位置几何估算 基于临床解剖学经验，黄斑中心点通常位于视盘中心水平向外约 2.5 倍视盘直径处。程序会自动计算图像中心与视盘的相对位置，判断是向右侧还是左侧进行水平偏移，从而计算出黄斑的初步估计中心坐标。
5. 局部兴趣区域（ROI）分析与精细定位
在预测的黄斑中心周围开辟一个动态尺寸的矩形窗口。在此区域内，系统假设中央凹是该局部范围内亮度最低（像素值最小）的点。通过中值滤波消除图像传感器的颗粒噪声后，利用 min 函数搜寻该区域内的最小值索引，并将其映射回全局坐标系。
6. 多维结果可视化 系统最终会输出四组对比视图：原始图像、高对比度灰度图、形态学预处理效果图以及最终的定位合成图。在最终结果中，视盘以绿色圆环标注中心，黄斑中凹以蓝色交叉符号标记，并辅以蓝色虚线框显示搜索区域。
关键技术实现细节
- 自适应方向逻辑：系统通过比较视盘中心横坐标与图像中心横坐标的关系，动态设定偏移系数（direction），避免了固定侧位搜寻的局限性。
- 形态学噪声抑制：通过
bwareaopen函数滤除视盘提取过程中的细小亮度干扰点，保证了地标定位的稳健性。 - 坐标映射机制：中央凹的精确定位结合了 ROI 局部坐标与全局偏移量的线性叠加，确保了即使在眼底存在大面积病变干扰时，也能通过局部对比找到相对最暗点。
使用方法
- 将眼底图像放置在程序工作目录下。
- 在 MATLAB 命令窗口运行主程序，系统将首先调用模拟数据生成模块生成一张演示图像。若需处理真实样本，可根据注释提示将图像读取函数修改为
imread。 - 程序将自动执行所有处理步骤，最终弹出的图形窗口将直观显示各阶段处理效果及详细的识别坐标信息。
- 识别结果（视盘坐标、直径、黄斑坐标）将同步在命令行窗口打印输出。
