智能化糖尿病眼底病变诊断系统(2)
在微血管瘤的检测中，现有的很多方法不能很好的应用于视盘存在病变、视盘亮度丢失等情况的眼底图像中。首先我们提取原图像的G通道，因为G通道的图像保留了大量的对比度信息，视盘更加明显。接下来对G通道图像进行均值滤波，为了消除背景中极个别亮点对视盘的中心定位产生的影响，均值滤波过后检测图像中最亮的像素点，求这些像素点的坐标的平均值作为视盘的中心点。为了减小计算量、节省时间，可选取感兴趣区域(ROI)，ROI的选取是以刚得到的中心点为中心选取一个160×160像素大小的区域。接下来对感兴趣区域进行血管的分割，用血管分割的结果作为图像修复的模板mask。然后使用基于快速行进的图像修复算法对ROI进行修复。以视盘中心点为中心，等间距地向外散发出20条射线，检测第i条射线上的第j个点的梯度值。公式如下：
对这些点使用快速椭圆拟合算法 ......
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