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OCT眼底图像层分割及OD中心检测研究

作　者: 杨笑影
导　师: 肖双九；孙焱
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 医学图像处理眼底图像 OCT 层分割 OD中心检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 54次
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内容摘要

中国已进入人口老龄化社会阶段,老年人患有眼疾的可能性也在逐年增加,如何快速有效地检测出眼部疾病便成了亟待解决的课题。眼底位于眼球内表层,相对于晶状体,包括视网膜、视神经盘、黄斑部、视网膜中央窝、后极等部分。医生通过检测眼底中的病变,能够辨别病人患有的疾病,并能预测早期糖尿病的发生。通常,为了进行眼底疾病的检测,医生将为患者进行眼底图片的拍摄,拍摄的方法有彩色图像、红外(IR)图像、超声图像、以及新兴的放射状光学相干层析(OCT)图像。本文所研究的主要内容是与眼睛有关的医学图像处理,包括: OCT眼底图像的层分割、彩色和红外眼底图像的OD(Optic Disc,视神经盘)中心检测。本文的主要工作为:1.基于双边滤波、Canny算子、形态学操作、以及动态规划计算最短路径算法的OCT眼底图像层分割;双边滤波大大降低了源OCT眼底图像中的噪声,同时保持了可见层各层之间的边缘信息;Canny算子在双边滤波处理结果的基础上搜索明显程度不一的各层,并在结果上加以强化;形态学操作进一步减少图像中较小的不重要的细节信息;最后在加权了原图像信息、大核高斯滤波轴向梯度信息、Canny算子信息的最终图像上进行动态规划,搜索代价函数最小的一条路径,作为这个参数组下的最优路径,即一层。使用不同的参数组进行搜索,就能够得到不同的眼底分层。2.在视神经盘中心检测部分,采用两种算法:对于彩色眼底图像,采用高斯血管检测器(Gaussian Vessel Detector)将血管区域检测出来作为感兴趣区域(Region ofInterest, ROI),在原图像血管部分像素用周围非血管像素区域进行替换,从而达到剔出血管影响的目的;而后,采用边缘检测算法,检测出潜在的视神经盘边缘,最后使用类似Hough变换的切线变换以及椭圆自身的性质检测出视神经盘中心。对于灰度的红外眼底图像,首先进行尺度较大的高斯模糊,去除血管影响,而后使用设计的线性算子对去除血管图像进行处理,这种线性算子只对圆形局部的亮度变化敏感,最后在结果图中搜索预定义的圆形模板,其差异度最小的一个区域的坐标平均值被作为视神经盘中心。本文所提出的算法对来自TopCon的OCT眼底图像和IR眼底图像以及标准眼底库S.T.A.R.E中的图片取得了比较好的结果。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
第1章绪论  10-17
  1.1 课题背景与研究意义  10-11
  1.2 眼底图像处理  11-15
    1.2.1 OCT 技术及OCT 眼底图像  11-13
    1.2.2 彩色（灰度）眼底图片及红外眼底图片  13-14
    1.2.3 OCT 眼底图像层分割  14
    1.2.4 视神经盘中心定位  14-15
  1.3 论文主要工作以及章节安排  15-17
    1.3.1 论文主要工作  15
    1.3.2 论文章节安排  15-17
第2章图像预处理  17-30
  2.1 引言  17
  2.2 图像的几何校正  17-23
    2.2.1 图像插值算法  18-20
    2.2.2 图像的缩放  20-21
    2.2.3 图像的旋转  21-23
  2.3 图像的颜色校正  23-25
    2.3.1 灰度图像校正  23-24
    2.3.2 彩色图像校正  24-25
  2.4 图像的平滑  25-29
    2.4.1 中值滤波  25-26
    2.4.2 高斯滤波  26-28
    2.4.3 形态学滤波  28-29
  2.5 本章小结  29-30
第3章 OCT 眼底图像层分割  30-40
  3.1 引言  30
  3.2 算法流程  30-31
  3.3 CANNY 算子  31-37
    3.3.1 双边滤波  31-34
    3.3.2 一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向  34-35
    3.3.3 进行非极大值抑制  35-36
    3.3.4 用双阈值算法检测和连接边缘:  36-37
  3.4 动态规划  37-39
    3.4.1 搜索空间  38
    3.4.2 问题描述  38-39
  3.5 本章小结  39-40
第4章视神经盘中心检测  40-55
  4.1 引言  40-41
    4.1.1 彩色眼底图像视神经盘中心检测流程  41
    4.1.2 红外眼底图像流程  41
  4.2 彩色眼底图像视神经盘中心检测  41-50
    4.2.1 预处理  41-45
    4.2.2 血管检测  45-47
    4.2.3 血管去除  47-48
    4.2.4 视神经盘边缘提取  48-49
    4.2.5 切线信息变换  49-50
  4.3 红外眼底图像的视神经盘中心检测  50-54
    4.3.1 预处理  51
    4.3.2 线性算子的设计  51-53
    4.3.3 视神经盘中心检测  53-54
  4.4 本章小结  54-55
第5章系统设计  55-58
  5.1 系统架构设计  55-56
  5.2 系统设计  56-57
    5.2.1 模型  56-57
  5.3 本章小结  57-58
第6章实验结果与分析  58-67
  6.1 引言  58
  6.2 实验环境及实验数据  58-59
    6.2.1 实验软硬件环境  58
    6.2.2 实验数据  58-59
  6.3 实验步骤  59-62
    6.3.1 OCT 眼底图像层分割  59-61
    6.3.2 彩色眼底、IR 灰度眼底图像视神经中心检测  61-62
  6.4 结果与分析  62-66
    6.4.1 OCT 眼底图像层分割  62-63
    6.4.2 眼底图像视神经盘中心检测  63-66
  6.5 本章小结  66-67
第7章结论与展望  67-68
  7.1 工作总结  67
  7.2 未来展望  67-68
参考文献  68-72
符号与标记（附录1）  72-74
致谢  74-75
攻读硕士学位期间已发表论文  75-77

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