修正的形态学与Otsu结合的视网膜血管分割算法

"本文介绍了一种改进的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法，用于解决视网膜图像中因疾病导致的光照反射过强问题。该算法通过高低帽变换增强血管与背景的对比度，再采用修正方法减少疾病引起的影响，最后利用Otsu阈值分割技术提取血管。实验证明，该算法在DRIVE和STARE数据库上的分割精度分别为0.9382和0.9460，具有较高的分割精度和抗干扰能力。" 本文探讨了视网膜图像处理中的一个重要问题——如何准确地分割视网膜血管。在视网膜图像采集过程中，由于疾病可能导致图像中的血管反射过强，这给分割带来了挑战。为了解决这个问题，研究者提出了一种新的无监督分割算法，结合了形态学操作和Otsu阈值方法。 首先，算法运用形态学中的高低帽变换，这是一种基于结构元素的图像处理技术，用于增强图像中微小细节的对比度。高帽变换可以突出图像中的局部亮度变化，而低帽变换则能强调背景的不均匀性。在视网膜图像中，这种变换有助于区分血管与背景，增强了血管的可识别性。 接下来，算法引入了一种修正方法，以应对视网膜疾病导致的光照问题。这种修正可能包括对异常反射区域的平滑或去噪处理，以减少它们对血管分割的影响，确保算法的稳健性。 最后，算法采用大津法（Otsu阈值法）进行分割。大津法是一种自适应的二值化方法，能自动寻找最佳阈值，将图像分为前景（血管）和背景两部分。在经过增强和修正处理后的图像上应用此方法，可以有效地将血管从复杂的背景中分离出来。 在DRIVE和STARE两个公开的视网膜图像数据库上，该算法进行了实验验证。结果显示，DRIVE数据库的分割精度达到0.9382，STARE数据库的分割精度为0.9460，执行时间仅为1.6秒。这些实验数据表明，提出的算法不仅在分割准确性上优于传统的无监督方法，而且在处理疾病引起的图像干扰时表现出强大的鲁棒性。 该研究提供了一种有效且高效的视网膜血管分割方法，对于医学图像分析，特别是视网膜疾病的早期诊断和研究具有重要意义。未来的工作可能涉及优化算法以适应更多类型的视网膜图像，并进一步提高分割效率。