多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

摘要：

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割.方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中.通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程.分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动.当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化.结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比.实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确.结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性.

关键词：眼底图像、杯盘分割、C-V模型、椭圆形约束多相主动轮廓模型、多相水平集函数

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：沈阳市科技创新专项资金项目F13-310-4-00

在线出版日期：2014-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1604-1612