【摘 要】
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视网膜血管是人体全身微循环系统的重要组成部分,其形态结构的变化与糖尿病、高血压、青光眼、肥胖、动脉硬化和视网膜动脉阻塞等疾病有密切的联系。然而视网膜血管分布复杂并细小,医生手工分割血管困难并且医生数量有限,因此本文对视网膜图像血管分割算法进行深入研究,主要内容如下:（1）根据国内外研究现状,总结目前视网膜图像血管分割存在的问题,深入研究了视网膜图像血管分割算法的理论基础。研究视网膜图像预处理过程。
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视网膜血管是人体全身微循环系统的重要组成部分,其形态结构的变化与糖尿病、高血压、青光眼、肥胖、动脉硬化和视网膜动脉阻塞等疾病有密切的联系。然而视网膜血管分布复杂并细小,医生手工分割血管困难并且医生数量有限,因此本文对视网膜图像血管分割算法进行深入研究,主要内容如下:（1）根据国内外研究现状,总结目前视网膜图像血管分割存在的问题,深入研究了视网膜图像血管分割算法的理论基础。研究视网膜图像预处理过程。通过分析视网膜图像和绿、红、蓝单色通道图像,得出绿色通道图像血管和背景的对比度最高,因此提取图像的绿色通道。再利用对比度受限的直方图均衡化方法进一步增强图像,为了减少相机光圈边界的影响,对感兴趣区域进行膨胀,并且提取视网膜图像的视场。（2）实现了视网膜图像血管分割特征提取方法。为了保留图像的原始信息提取视网膜图像绿色通道图像亮度特征。利用血管横截面近似符合高斯型分布这个先验知识提取匹配滤波特征。利用高斯核和图像卷积结果的Hessian矩阵特征值对应的线性目标关系,构造血管相似性函数,进行Frangi滤波。结合形态学操作和高斯二阶导数算子滤波特征。融合灰度投票与2D-Gabor滤波结果特征。为了解决合并间隔小的血管;产生交叉点处的延伸;在接近血管的背景点处,产生虚假血管响应的问题,提取多尺度线性检测特征。配置了对称和不对称的B-COSFIRE滤波器,提取对称和非对称B-COSFIRE滤波响应。（3）提出基于AdaBoost和朴素贝叶斯的视网膜血管分割方法。分别用AdaBoost和朴素贝叶斯方法对视网膜目标血管和背景进行分类。发现AdaBoost获得的分割结果中主要包含粗血管,细小血管较少。利用朴素贝叶斯对视网膜图像进行处理获得更多细小血管信息。本文对DRIVE和STARE数据库中视网膜图像进行实验,DRIVE数据库中分割灵敏度和特异度分别是0.8004,0.9684,在STARE数据库中分割血管的灵敏度和特异度分别是0.8130,0.9574,并与一些经典算法进行比较,实验验证了本文算法具有很高的分割精度,尤其是对细小血管的分割效果很好。并且进行了算法适用性实验,实验验证了本文算法具有很好的鲁棒性。并利用图形界面的方式搭建一个完整的自动分割视网膜图像的界面,使医护人员或研究人员可以简单的操作,起到计算机辅助诊断的作用。
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