CN110189295A - 基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征以领域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型，完成粗分割；S05：提取中心线：提取粗分割血管的中心线；S06：连接中断中心线：搜索中心线像素点，判断相近的端点对，对端点对进行曲率计算，差值的绝对值小于阈值则按曲率连接两个端点；S07：血管补全：重新搜索中心线像素点，对中断处血管进行补全。本发明消除血管图像分割中的血管中断现象。

Description

基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法
技术
本发明属于图像分割技术领域，具体涉及一种随机森林和中心线的血管分割方法。
背景技术
医生在分析眼底图像情况时，需要先对眼底视网膜血管进行精确分割，手动分割往往需要花费很长的时间基于巨大的经历，因此医生迫切需要依靠计算机的辅助对血管进行自动分割。分割算法有许多种类，但总体上可以分为基于传统算法的分割和基于机器学习的分割。传统的分割方法大多依靠亮度信息或其他少量特征进行分割，无法满足对血管实现精确分析的要求。现有分割算法主要是依靠已有数据经验，构建机器学习模型，最终通过对像素点分类得到分割目标。由于训练速度快、结果易于分析等优点，随机森林分类器被广泛使用。但这种方法在眼底视网膜血管的分割中也存在缺陷。
眼底视网膜图像中的渗出物，微动脉瘤和出血等现象严重干扰了随机森林分类器的算法性能，会导致血管中断问题。
发明内容
为了克服现有的随机森林分类器在眼底视网膜图像的血管分割中存在的血管中断问题。本发明提供了一种基于随机森林分类器和中心线提取的血管分割方法，来消除血管图像分割中的血管中断现象。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：
S01：图像采集：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征以领域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型，完成粗分割；
S05：提取中心线：提取粗分割血管的中心线；
S06：连接中断中心线：搜索中心线像素点，判断相近的端点对，对端点对进行曲率计算，差值的绝对值小于阈值则按曲率连接两个端点；
S07：血管补全：重新搜索中心线像素点，对中断处血管进行补全。
进一步，所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据。
再进一步，所述步骤S02中，对待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
更进一步，所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用随机森林对血管进行粗分类。
所述步骤S06-S07中，提取粗分割血管的中心线，明显存在几处断点；通过记录所有端点的位置，计算欧氏距离，若小于一定距离可能为中断两边的中心线点；
其中，a,b为中心线端点，ax，ay，bx，by，为a,b的位置，Da,b为所有满足条件的端点对集合，通过计算端点对a,b的曲率Ra,Rb.判断其是否中断，并拟合函数曲线进行连接；
最后重新遍历中心线，得到血管图像补全后结果。
本发明的技术构思为：该方法针对眼底视网膜图像中的渗出物，微动脉瘤和出血等复杂情况，采用滤波有效的对图像降噪并且增强血管，在对原始图像预处理后，通过分析血管图像特点，提取了具有针对性的局部区域信息特征、纹理特征和光照不敏感特征，通过随机森林分类器进行分类，得到粗分割血管。提取中心线，对中心线端点对进行判别连接，最后补全血管。
本发明的有益效果主要表现在：1.通过预处理有效的减少了噪声2.通过多特征融合有效结合了图像信息3.通过中心线连接，有效弥补了随机森林的不足，解决了血管中断的问题。
附图说明
图1是一种随机森林和中心线的血管分割方法的流程图。
图2是对原始图像预处理流程图。
图3是图像采集和医生标注图像。
图4是粗分割图像和弥补中断后的完全分割图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步描述。
参照图1-图4，一种基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：
S01：图像采集：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征以领域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型，完成粗分割。
S05：提取中心线：提取粗分割血管的中心线
S06：连接中断中心线：搜索中心线像素点，判断相近的端点对，对端点对进行曲率计算，差值的绝对值小于阈值则按曲率连接两个端点。
S07：血管补全：重新搜索中心线像素点，对中断处血管进行补全。
所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据，图3显示了眼底视网膜血管图像和标准结果。
所述步骤S02中，对图2待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用随机森林对血管进行粗分类。图4是粗分类结构，其中包含几处中断。
所述步骤S06-S07中，提取粗分割血管的中心线，明显存在几处断点。通过记录所有端点的位置，计算欧氏距离，若小于一定距离可能为中断两边的中心线点。
其中，a,b为中心线端点，ax，ay，bx，by，为a,b的位置。Da,b为所有满足条件的端点对集合。通过计算端点对a,b的曲率Ra,Rb.判断其是否中断，并拟合函数曲线进行连接。
最后重新遍历中心线，图4显示了血管图像补全后结果。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S01：图像采集：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征以领域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型，完成粗分割；
S05：提取中心线：提取粗分割血管的中心线；
S06：连接中断中心线：搜索中心线像素点，判断相近的端点对，对端点对进行曲率计算，差值的绝对值小于阈值则按曲率连接两个端点；
S07：血管补全：重新搜索中心线像素点，对中断处血管进行补全。
2.如权利要求1所述的基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据。
3.如权利要求1或2所述的基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S02中，对待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
4.如权利要求1或2所述的基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用随机森林对血管进行粗分类。
5.如权利要求4所述的基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S06-S07中，提取粗分割血管的中心线，明显存在几处断点；通过记录所有端点的位置，计算欧氏距离，若小于一定距离可能为中断两边的中心线点；
其中，a,b为中心线端点，ax，ay，bx，by，为a,b的位置，Da,b为所有满足条件的端点对集合，通过计算端点对a,b的曲率Ra,Rb.判断其是否中断，并拟合函数曲线进行连接；
最后重新遍历中心线，得到血管图像补全后结果。
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