一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法技术

本发明专利技术提出了一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，所述方法包括选取一个待处理的OCT视网膜B扫描图像；利用傅里叶变换将OCT视网膜B扫描图像从空间域转为频率域得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图；通过垂直扇形滤波器和巴特沃斯低通滤波器生成最终掩模图；将OCT视网膜B扫描图像的频谱图及最终掩模图相乘得到保留通带的频谱图；利用傅里叶逆变换将保留通带的频谱图转化为空域图。本发明专利技术能够有效消除视网膜B扫描图像的血管阴影，同时基于视网膜图的成像形态，构造掩模图，保留了曲线带状的方向信息，消除了血管阴影的方向信息，并且通过保留图像所需的低频信息，有效地避免了振铃效应。本发明专利技术适用于图像处理领域。本发明专利技术适用于图像处理领域。

【技术实现步骤摘要】
一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法。

技术介绍

[0002]目前，一些消除血管阴影的方法已经应用在视网膜层自动分割中，通过迭代多项式平滑来定位视网膜血管。具体步骤如下：首先基于观察到的血管部份通常比临近的非血管部分明亮的特点，因此血管截面的图像列的平均强度将比相邻的非血管截面的平均强度大得多。通过所得到OCT图像的所有图像列的平均强度确定平均图像向量，由于视网膜血管通常具有不同的宽度，可利用多项式迭代平滑检测视网膜的血管。接着将一副OCT图像分割成多个血管切片和非血管切片，对所得到的切片进行双边滤波和中值滤波，抑制图像噪声。然后将非血管切片的层边界按梯度进行分类到特定的视网膜层进行线性插值，实现视网膜层的分割。然而这种方法非常的复杂,且将会过多地消耗计算机的资源，大大增加时间成本。
[0003]另外，在一些研究的基础上对血管的检测进行了简化，通过先验知识，根据血管段的图像列的平均强度远低于相邻的非血管段(图像的像素值进行了取反操作)，当强度值突然下降则为血管段起始点，接着强度值突然上升则为血管段的终点。将这些点标记为S
0start
，S
0end
，S
1start
，S
1end
，S
2start
，S
2end
等，则第一个无血管段为[0-S
0start
],第二个无血管段为[Sr/>0end-S
1start
]。纪录标记点，进而得到非血管区域的图像，达到去除血管阴影的影响，通过对非血管区域的操作，然后再进行后续的视网膜分割。此操作仍然繁琐复杂，且对图像的质量要求较高，鲁棒性低。
[0004]此外，采用一种在单个B扫描中检测血管的方法，使得Dijkstra算法不受血管的影响。首先，尝试分割RPE-脉络膜层边界，用IS-OS限制搜索区域。然后将高斯滤波器对图像进行滤波处理，并对从RPE-脉络膜到上方15个像素的列像素进行求和。表现出较低的总和值(血管阴影的像素低)的列定义为血管区域。检测出血管的区域则令血管区域的边缘权重设置为低值，从而提高边界检测的准确性。对于复杂一点的图像，这种方法将出现由于限制区域的层边界找寻不到，从而影响区域限制的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提出一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0006]为了实现上述目的，根据本专利技术的一方面，本专利技术提出了一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]步骤1，选取一个待处理的OCT视网膜B扫描图像；
[0008]步骤2，利用傅里叶变换将OCT视网膜B扫描图像从空间域转为频率域得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图；
[0009]步骤3，通过垂直扇形滤波器和巴特沃斯低通滤波器生成最终掩模图；
[0010]步骤4，将OCT视网膜B扫描图像的频谱图及最终掩模图相乘得到保留通带的频谱图；
[0011]步骤5，利用傅里叶逆变换将保留通带的频谱图转化为空域图。
[0012]具体的，步骤2中，利用傅里叶变换将OCT视网膜B扫描图像从空间域转为频率域得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图的方法为对OCT视网膜B扫描图像进行二维傅里叶变换得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图，所述二维傅里叶变换的函数表达式为：
[0013][0014]其中，f(x,y)为OCT视网膜B扫描图像的函数，u，v为频域分量，周期为2π，j为虚单位，j2＝-1，所述OCT视网膜B扫描图像的大小为N
×
N，N为大于1的自然数。
[0015]具体的，在步骤3中，通过垂直扇形滤波器和巴特沃斯低通滤波器生成最终掩模图的方法为：
[0016]A1，设定垂直扇形滤波器角度θ，根据角度θ布置通带得到垂直扇形掩模图，所述垂直扇形掩模图的大小等于OCT视网膜B扫描图的大小，所述垂直扇形掩模图的大小为N
×
N，N为大于1的自然数，所述垂直扇形滤波器的产生公式为：
[0017][0018]其中，u,v为频域分量；
[0019]A2，将垂直扇形掩模图取反得到垂直扇形取反掩模图；
[0020]A3，设置截止频率和阶数，生成巴特沃斯低通掩模图，所述巴特沃斯低通掩模图的大小等于OCT视网膜B扫描图的大小，所述巴特沃斯低通掩模图的大小为N
×
N，N为大于1的自然数；
[0021]A4，将垂直扇形取反掩模图和巴特沃斯低通掩模图相乘后得到低通掩模图；
[0022]A5，将低通掩模图和垂直扇形掩模图相加后得到最终掩模图。
[0023]具体的，所述垂直扇形滤波器角度θ为30
°
。
[0024]具体的，所述巴特沃斯低通滤波器的产生公式为：
[0025][0026][0027]其中，Dο为巴特沃斯低通滤波器的截止频率，D(u,v)为频率点(u,v)与频域中心的距离，u,v为频域分量，n为巴特沃斯低通滤波器的阶数,所述巴特沃斯低通掩模图的大小为N
×
N，N为大于1的自然数。
[0028]具体的，所述巴特沃斯低通滤波器的通带特性为：
[0029][0030]其中，Dο为巴特沃斯低通滤波器的截止频率，D(u,v)为巴特沃斯低通滤波器的频率函数，u,v为频域分量，θ为垂直扇形滤波器角度。
[0031]具体的，步骤5中，利用傅里叶逆变换将保留通带的频谱图转化为空域图的方法为对保留通带的频谱图进行二维傅里叶逆变换得到空域图，所述二维傅里叶逆变换的函数表达式为：
[0032][0033]其中，f(x,y)为保留通带的频谱图的函数，u，v为频域分量，周期为2π，j为虚单位，j2＝-1，所述空域图的大小为N
×
N，N为大于1的自然数。
[0034]本专利技术的有益效果为：本专利技术提供了一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，能够有效消除视网膜B扫描图像的血管阴影；同时基于视网膜图的成像形态，构造掩模图，保留了曲线带状的方向信息，消除了血管阴影的方向信息，并且通过保留图像所需的低频信息，有效地避免了振铃效应；可以通过整合成一个算法函数，用于图像的预处理，相对其他算法，本算法运算速度更改，资源占用更少，效率更高。
附图说明
[0035]通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本专利技术的上述以及其他特征将更加明显，本专利技术附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
[0036]图1为本实施例中的算法流程图；
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，选取一个待处理的OCT视网膜B扫描图像；步骤2，利用傅里叶变换将OCT视网膜B扫描图像从空间域转为频率域得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图；步骤3，通过垂直扇形滤波器和巴特沃斯低通滤波器生成最终掩模图；步骤4，将OCT视网膜B扫描图像的频谱图及最终掩模图相乘得到保留通带的频谱图；步骤5，利用傅里叶逆变换将保留通带的频谱图转化为空域图。2.根据权利要求1所述的一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，其特征在于，步骤2中，利用傅里叶变换将OCT视网膜B扫描图像从空间域转为频率域得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图的方法为对OCT视网膜B扫描图像进行二维傅里叶变换得到OCT视网膜B扫描图像的频谱图，所述二维傅里叶变换的函数表达式为：其中，f(x,y)为OCT视网膜B扫描图像的函数，u，v为频域分量，周期为2π，j为虚单位，j2＝-1，所述OCT视网膜B扫描图像的大小为N
×
N，N为大于1的自然数。3.根据权利要求1所述的一种针对OCT视网膜图像消除血管阴影的滤波方法，其特征在于，在步骤3中，通过垂直扇形滤波器和巴特沃斯低通滤波器生成最终掩模图的方法为：A1，设定垂直扇形滤波器角度θ，根据角度θ布置通带得到垂直扇形掩模图，所述垂直扇形掩模图的大小等于OCT视网膜B扫描图的大小，所述垂直扇形掩模图的大小为N
×
N，N为大于1的自然数，所述垂直扇形滤波器的产生公式为：其中，u,v为频域分量；A2，将垂直扇形掩模图取反得到垂直扇形取反掩模图；A3，设置截止频率和阶数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾亚光，李晓雯，韩定安，王雪花，周月霞，谭海曙，熊红莲，钟俊平，王茗祎，黄铭斌，曾兴晖，唐艳红，郭学东，陈允照，许祥丛，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：