近年来,由于视网膜图像具有广泛的应用场景,视网膜图像分割越发受到学者们的关注和研究。视网膜本身非常稳定且不易磨损和退化,临床上,医生可以通过收集患者的眼底图像来诊断和治疗多种眼科疾病,包括糖尿病性视网膜病变、黄斑病变、青光眼、白内障等。与此同时,随着计算机的普及,数据处理技术得到了迅速发展,并逐渐应用于医学领域的各个方面,其中,医学图像处理技术为医学发展和人类健康做出了巨大贡献。眼球包括多种结构,在由眼底照相机拍摄的视网膜图像中,眼底血管、黄斑和视盘等区域出现的病变较为常见。基于图像处理和机器学习的方法,本文从局部病灶的提取和全局病变的识别和判断中做了相关方法的研究:1.首先对眼底图像进行预处理,包括色彩空间的选取以及图像的增强和均衡化;2.在局部病灶提取中首先对眼底血管进行分割,并对血管病变中的微动脉瘤进行提取,最后对微动脉瘤病变像素点进行分级;3.接着对眼底图像中的硬性渗出物进行了提取,对算法的评价采用机器学习中的相关分类器,对分割出的病变像素点进行训练和测试,计算各项指标;4.全局病变识别中运用卷积神经网络对眼底图像病变与正常进行识别和判断,并用网络对微动脉瘤和硬性渗出物单个病变进行识别。本课题在研究过程中主要针对糖尿病性视网膜病变的一些临床表现,采用了相关的标签数据集,实现了对病变区域的提取和识别,未来的工作中,将更加注重运用非监督学习对临床数据集的病变检测工作,提高算法的应用性。