糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是糖尿病的严重并发症之一，也是引起视觉障碍和失明的主要原因之一。微动脉瘤(Microaneurysm，MA)是最早出现在视网膜中的一种糖尿病视网膜病变，是判断DR的可靠特征。因此眼底微动脉瘤的自动检测对于建立糖尿病视网膜病变的自动筛查系统尤为关键。　　为了实现微动脉瘤的自动检测，本文提出了一种基于相位一致性的微动脉瘤检测方法。首先提取彩色眼底图像的绿色通道;其次，基于相位一致性模型提取特征，并结合阈值分割、面积滤波等处理获取微动脉瘤候选者;最后通过构建灰度剖面图去除图像中血管片段等无关信息，从而获取真正的微动脉瘤。通过对ROC数据库提供的50幅彩色眼底图像进行实验，结果表明，本方法对图像的亮度、对比度不敏感，不需要对原始图像进行增强处理，鲁棒性好。通过将相位一致性与构建灰度剖面图相结合的方法，提高了检测的准确性，在图像水平上实现了灵敏度94％、特异性100％、准确率96％的检测效果。同时本方法不涉及分类识别，能够高效自动地检测出彩色眼底图像中的微动脉瘤，具有很高的实用价值。