基于二维高斯拟合和人眼视觉特性的眼底出血点检测方法研究

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近年来,随着社会的发展、人们生活水平的提高和生活方式的变化,糖尿病的发病率逐年升高,日益受到人们重视。糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)作为最常见的微血管并发症之一,可导致人们视力下降,严重时会导致失明。出血点(Hemorrhage,HA)是早期DR的明显症状之一,准确检测眼底图像中的HA对于构建DR自动筛查系统具有重要意义。现有眼底HA检测方法只考虑到HA的高斯特性,没有准确掌握HA同血管、背景突变和噪声等伪HA的本质区别,故存在一定的误检和漏检。为了克服上述问题,本文提出了一种基于二维高斯拟合和人眼视觉特性的眼底HA检测方法。首先利用V空间亮度校正和对比度受限自适应直方图均衡化对原始彩色眼底图像进行预处理,接着利用背景估计和分水岭变换的方法分割出HA候选目标区域,然后利用高斯拟合和人眼视觉特性相结合的方法对HA候选目标区域进行视觉特征提取,最后根据这些视觉特征筛除血管、背景突变和噪声等伪目标,得到真正的HA。采用本文方法对DIARETDB数据库中的219幅眼底图像进行实验,统计数据显示本文方法在图像水平的平均灵敏度为100%,平均特异性为80%,平均准确率为90.87%;在病灶水平的平均灵敏度为98.52%,平均阳性预测值为92.30%,高于现有代表性方法。实验结果表明,本文方法能够实现眼底图像中HA的自动检测,且准确率高。
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