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《基于Hessian算子的多尺度視網(wǎng)膜血管增強濾波方法-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第31卷第9期計算機應用與軟件V0l_31No．92014年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep．2014基于Hessian算子的多尺度視網(wǎng)膜血管增強濾波方法丘贅立蔣先岡熊娟(華東交通大學基礎(chǔ)科學學院江西南昌330013)摘要提出一種基于Hessian矩陣的多尺度視網(wǎng)膜血管集成增強濾波算法。將Hessian矩陣的特征值和特征向量應用于血管特征的響應函數(shù)及形態(tài)學和非線性各向異性擴散處理的各個環(huán)節(jié)，選擇合理的尺度空間范圍及尺度空間增量和調(diào)節(jié)因子進而達到平滑非線狀區(qū)域和銳化增強
2、血管區(qū)域的效果。與其他血管增強方法相比，該方法在同等準確率下具有較高的穩(wěn)定魯棒性。關(guān)鍵詞視網(wǎng)膜血管海森矩陣多尺度濾波非線性擴散數(shù)學形態(tài)學中圖分類號TP391．41文獻標識碼ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．09．050AMULTI．SCALERETINALVESSELSENHANCEMENTFILTERINGMETHoDBASEDoNHESSIANOPERAToRQiuYunliJiangXian’gangXiongJuan(SchoolofBasicScience，Ea
3、stChinaJiaotongUniversity，Natwhang330013，Jiangxi，China)AbstractWeproposeaHessianmatrix—basedmulti—scaleintegratedenhancementfilteringmethodforretinalvessels．ItappliestheeigenvalueandeigenvectorofHessianmatrixtoresponsefunctionofvesselfeatureandmorphologyas
4、wellasalltoaspectsofnonlinearanisotropicdiffusionprocessing，selectsreasonablescalespacerangeandscalespaceincrementandadjustmentfactorSOastoachievetheeffectsofsmoothingthenon—linearregionandsharpeningandenhancingthevesselregion．Comparedwithothervesselenhanc
5、ementmethods，thisonehashigherstablerobustnesswithsameaccuracy．KeywordsRetinavesselsHessianmatrixMuhi—scalefilteringNonlineardiffusionMathematicalmorphologysian矩陣的多尺度增強濾波的視網(wǎng)膜血管集成增強方法，將0引言Hessian矩陣的特征值和特征向量應用于血管特征的響應函數(shù)和形態(tài)學操作和非線性擴散，實驗表明這種集成增強濾波算法人體血管圖像可以提供人體相
6、關(guān)組織大量的信息，有助于可達到相當高的準確率并具備較高的魯棒性，滿足血管醫(yī)學圖醫(yī)生更好地對疾病實施更可靠的臨床診斷。視網(wǎng)膜血管是人體像分析的臨床需要。唯一可非創(chuàng)傷性直接觀察的微血管，其形態(tài)、分布和病變是就醫(yī)者的高血壓、糖尿病、動脈硬化、心血管疾病等的內(nèi)在表征，視網(wǎng)1視網(wǎng)膜血管增強濾波的集成方法膜血管的直徑、分叉角度以及血管彎曲程度及其變化都是診斷相關(guān)疾病的重要指標。1．1基于Hessian矩陣的多尺度線狀增強濾波器的視網(wǎng)膜血管圖像對比度較低，而且通常伴有大量的隨機噪構(gòu)造聲，這就需要探索對細節(jié)結(jié)構(gòu)損失少的血管
7、圖像增強技術(shù)。視Hessian方法是一種用高階微分提取圖像特征方向的方法，網(wǎng)膜血管增強的目的是強調(diào)眼底圖像中的血管結(jié)構(gòu)形態(tài)而同時Hessian方法認為具有最大模的二階方向?qū)?shù)的方向是垂直于抑制非重要的圖像背景和噪聲。CatteF等用非線性擴散的圖圖像特征的方向，與它垂直的方向被認為是平行于圖像特征的像濾波方法在邊緣和平坦區(qū)域采用不同的標量系數(shù)保證邊緣不方向。對于具備高斯函數(shù)構(gòu)造的線性模型，可以用與直線正交被模糊的前提下使圖像得到平滑，Orkisz提出沿血管方向進行的絕對值較大的二階導數(shù)、沿線方向的絕對值很小
8、的二階導數(shù)中值濾波等形態(tài)學的方法而使血管區(qū)域得到一定程度的增強。來表示，這恰好是二維Hessian矩陣的兩個特征值所代表的幾但這些方法沒有考慮到血管圖像的局部對比非常弱且非常模何意義。下面介紹它的基本原理以及在二維圖像中Hessian矩糊，基于單一像素鄰域的梯度計算的不準確性和形態(tài)學操作中陣的應用原理。的結(jié)構(gòu)元素的有向控制問題，即這些方法只進行了單一尺度的視網(wǎng)膜血管都是以線狀的形態(tài)出現(xiàn)，因此本文主要研究線操作，而
