一种多模态视网膜眼底图像的配准方法及装置制造方法及图纸

提供了一种多模态视网膜眼底图像的配准方法及装置。该方法包括：获取多模态的基准视网膜眼底图像和待配准的视网膜眼底图像；对获取的多模态的基准视网膜眼底图像和待配准的视网膜眼底图像进行血管提取，得到基准血管图和待配准血管图；对得到的基准血管图和待配准血管图进行配准操作，所述配准操作包括通过筛选操作得到正确配对的多个特征点；进行配准后处理操作，其中根据配准操作的结果，对待配准的视网膜眼底图像进行仿射变换得到变换后的视网膜眼底图像；将基准视网膜眼底图像与变换后的视网膜眼底图像用棋盘格显示模式进行显示，输出到显示设备。输出到显示设备。输出到显示设备。

【技术实现步骤摘要】
一种多模态视网膜眼底图像的配准方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机图像处理领域，具体而言，涉及一种多模态视网膜眼底图像配准的处理方法及装置。

技术介绍

[0002]研究表明，糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病变和青光眼等是导致人类视力障碍和老龄化人群失明的主要原因。而眼底图像中的视网膜血管是人体中可见的血管，因此视网膜眼底图像是辅助诊断视网膜疾病的重要依据，是眼科医生常用的一种标准的诊断影像，由各种眼底相机获取。在对视网膜眼底图像进行分析时，针对同一患者，会获取其在不同时期获取的同一模态或者不同模态的视网膜眼底图像，医生需要对这些不同模态的视网膜眼底图像进行分析来获取全面的患者信息，从而提高医疗诊断准确性。当定量分析这些图像时，要解决的第一个问题就是这些图像的配准问题。医学图像配准指的是通过寻求一种(或一系列)空间变换，使得两幅医学图像或者多幅医学图像上的对应点在空间位置上达到完全一致。因此需要对这些多模态的视网膜眼底图像进行配准，为后续的眼底病变检测和诊断做准备。
[0003]现有的视网膜眼底图像配准的方法主要分为基于灰度的方法和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多模态视网膜眼底图像的配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取多模态的基准视网膜眼底图像和待配准的视网膜眼底图像；对获取的多模态的基准视网膜眼底图像和待配准的视网膜眼底图像进行血管提取，得到基准血管图和待配准血管图；步骤2，对得到的基准血管图和待配准血管图进行配准操作，所述配准操作包括通过一次或多次筛选操作得到正确配对的多个特征点；步骤3，进行配准后处理操作；所述配准后处理操作包括根据所得到的正确配对的多个特征点，得到仿射变换矩阵，对待配准的视网膜眼底图像进行仿射变换得到变换后的视网膜眼底图像；步骤4，将基准视网膜眼底图像与变换后的视网膜眼底图像输出到显示设备。2.根据权利要求1所述的多模态视网膜眼底图像的配准方法，其特征在于，步骤2的配准操作包括以下步骤：步骤2.1，对基准血管图和待配准血管图进行降采样；步骤2.2，提取所述降采样后的基准血管图中的多个Fast特征点和对应的BRIEF描述子组成第一组Fast特征点集合和第一组BRIEF描述子集合，提取所述降采样后的待配准血管图中的相同数目的Fast特征点和对应的BRIEF描述子组成第二组Fast特征点集合和第二组BRIEF描述子集合；步骤2.3，建立用于保存最终Fast特征点的第一数组和第二数组，第一数组中的每个特征点和第二数组中的每个特征点是一一对应的；步骤2.4，计算第一组BRIEF描述子集合中的BRIEF描述子和第二组BRIEF描述子中的BRIEF描述子的相似度，得到一组相似度分数；步骤2.5，对得到的一组相似度分数进行排序，排序方向为从大到小；步骤2.6，判断是否是第一次筛选，如果是，根据排序后的相似度分数的集合，获取排序为前第一预定百分比的相似度分数对应的两组BRIEF描述子，这两组BRIEF描述子是一一对应的；如果否，根据排序后的相似度分数的集合，获取排序为前第二预定百分比的相似度分数对应的两组BRIEF描述子；步骤2.7，根据获取的两组BRIEF描述子，分别获取对应的Fast特征点，所获取的两组Fast特征点是一一对应的；步骤2.8，对步骤2.7获取的两组Fast特征点进行提纯处理，筛选其中正确配对的特征点，分别放入所述第一数组和所述第二数组中；步骤2.9，判断上一步中剩余的每组Fast特征点个数是否小于阈值，如果大于阈值，则进行再一次的筛选，跳转到步骤2.4继续执行；如果小于阈值，就停止筛选。3.根据权利要求2所述的多模态视网膜眼底图像的配准方法，其特征在于，步骤3的配准后处理操作包括以下步骤：步骤3.1，对步骤2.9停止筛选后得到的第一组Fast特征点和第二组Fast特征点进行最后一次提纯；步骤3.2，对经过最后一次提纯的第一组Fast特征点和第二组Fast特征点中每个特征点对应的坐标进行变换操作，得到两组变换后的坐标；步骤3.3，对两组变换后的坐标进行计算，得到仿射变换矩阵；
步骤3.4，根据步骤3.3得到的仿射变换矩阵对待配准的视网膜眼底图像进行仿射变换，得到变换后的视网膜眼底图像。4.根据权利要求1所述的多模态视网膜眼底图像的配准方法，其特征在于，步骤1的血管提取包括以下步骤：对基准视网膜图像和待配准的视网膜图像进行灰度化处理，得到基准灰度图和待配准灰度图；对基准灰度图和待配准灰度图进行伽马变换；用对比度受限的自适应直方图均衡化对伽马变换后的图像进行处理，增强血管与背景之间的对比度；采用滤波操作来处理增强后的图像；使用匹配滤波将经过滤波操作处理后的图像进行最终处理，得到提取的基准血管图和待配准血管图。5.根据权利要求1所述的多模态视网膜眼底图像的配准方法，其特征在于，步骤4中，将视网膜眼底图像使...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凯文，刘若阳，孙国昊，
申请(专利权)人：南京博视医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：