一种视网膜血管的识别方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种视网膜血管的识别方法、系统、设备及介质，该方法通过获取视网膜血管图像；根据视网膜血管模型对视网膜血管图像进行识别，得到视网膜血管识别结果；其中，视网膜血管模型通过以下步骤得到：获取并对原始视网膜图像集进行预处理，得到第一视网膜图像集；对第一视网膜图像集进行特征提取处理，得到第二视网膜图像集；对第二视网膜图像进行自适应聚类处理，得到聚类识别结果；根据聚类识别结果，对视网膜血管模型进行更新，得到更新好的视网膜血管模型。该方法可以有效保证视网膜血管结构的完整性和连通性，有效提高视网膜血管识别的抗噪性能和识别准确度，提高低对比度细小血管结构的检测灵敏度。本发明专利技术涉及图像处理技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其是一种视网膜血管的识别方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、近年来，随着视网膜血管的结构信息在糖尿病视网膜病变、青光眼、老年性黄斑变性、高血压等疾病的早期筛查和诊断的贡献越来越多，因而，自动捕获视网膜血管图像中的血管形态变化情况成为了人们的关注点之一。

2、目前，传统的基于c均值聚类的视网膜血管识别方法往往是依据样本点在特征空间的聚类属性来实现视网膜血管进行分割，该种方法易受噪声点和离群点的影响，血管分割结果准确度较低；另外，该种方法在一定程度上忽略了位于聚类中心的像素点的特征，当位于聚类中心的像素点到血管聚类中心和背景聚类中心的距离比较接近时，对该像素点的划分容易出现错分情况，进而过平滑细小血管结构，导致视网膜血管结构的完整性和连通性下降；还有，该种方法易受到图像区域的亮暗影响，容易将暗区域或低对比度的细小血管结构误判为背景，血管分割结果准确度较低。

3、因此，现有技术存在的问题还亟需解决和优化。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于至少一定程度上解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种视网膜血管的识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述原始视网膜图像集进行预处理，得到第一视网膜图像集，包括：

3.根据权利要求1所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述第一视网膜图像集进行特征提取处理，得到第二视网膜图像集，包括：

4.根据权利要求3所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述第一视网膜图像集进行移位过滤处理，得到移位特征集，包括：

5.根据权利要求3所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述根据所述移位特征集，对所述相位特征集进行小波特征融...

【技术特征摘要】

1.一种视网膜血管的识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述原始视网膜图像集进行预处理，得到第一视网膜图像集，包括：

3.根据权利要求1所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述第一视网膜图像集进行特征提取处理，得到第二视网膜图像集，包括：

4.根据权利要求3所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述对所述第一视网膜图像集进行移位过滤处理，得到移位特征集，包括：

5.根据权利要求3所述的视网膜血管的识别方法，其特征在于，所述根据所述移位特征集，对所述相位特征集进行小波特征融合处理，得到所述第二视网膜图像集，包括：

6.根据权利要求4所述的视网膜血管的识别方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑巧娥，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：