【视网膜检测】基于匹配滤波器和活动轮廓相结合的视网膜血管提取附matlab代码

视网膜血管提取：匹配滤波器与活动轮廓的结合方法

原创已于 2024-12-23 21:46:45 修改 · 706 阅读

28 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

于 2024-02-20 06:41:58 首次发布

图像处理专栏收录该内容

243 篇文章

订阅专栏

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

摘要

视网膜血管提取是计算机视觉和医学图像分析领域的一个重要课题。本文提出了一种基于匹配滤波器和活动轮廓相结合的视网膜血管提取方法。该方法首先利用匹配滤波器增强血管结构，然后采用主动轮廓模型对血管进行分割。实验结果表明，该方法能够有效提取视网膜血管，并且具有较高的准确性和鲁棒性。

引言

视网膜血管提取在疾病诊断、治疗计划和术后评估中具有重要意义。传统的血管提取方法主要基于数学形态学、阈值分割和边缘检测等技术。然而，这些方法在处理视网膜图像时往往会遇到以下挑战：

视网膜血管结构复杂，大小和形状各异。
视网膜图像背景噪声较大，血管与背景对比度低。
视网膜血管分布不均匀，存在交叉和分叉等情况。

为了克服这些挑战，本文提出了一种基于匹配滤波器和活动轮廓相结合的视网膜血管提取方法。该方法能够有效增强血管结构，并通过主动轮廓模型对血管进行精确分割。

方法

1. 匹配滤波器增强

匹配滤波器是一种线性滤波器，其核函数与目标信号的形状相匹配。在视网膜血管提取中，我们可以使用匹配滤波器来增强血管结构。具体步骤如下：

计算视网膜图像的梯度幅值和梯度方向。
根据血管的形状和大小，设计一个匹配滤波器核函数。
将匹配滤波器核函数与梯度幅值进行卷积，得到增强后的血管结构图像。

2. 主动轮廓分割

主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。该模型将分割边界表示为一条曲线，并通过最小化能量函数来迭代更新曲线的位置。在视网膜血管提取中，我们可以使用主动轮廓模型来分割增强后的血管结构图像。具体步骤如下：

初始化一条曲线作为分割边界。
定义能量函数，包括内部能量（曲线长度）和外部能量（曲线与血管结构图像的匹配程度）。
迭代更新曲线的位置，以最小化能量函数。

📣 部分代码

function u = MatchFilter_function(Img)cnt=uint(0);%%% Image Acquisition% [filename , pathname] = uigetfile({('*.jpg;*.png;*.gif;*.tif;*.bmp')},'Select a pic');% I=imread([pathname filename]);[s1 s2 s3]=size(Img);% Degree of freedom if neededfree=2;% Internal MAtched filter tempsM=0;count=0;% Parameters for BETA matched filteralpha = 1;BETHA = 1;% Parameters for Gumbel matched filtermu = 1;Beta = 0.5;% Parameters for matched filter (coushy)Sigma=1;  %% NOTE: changed from 2 to 1.1Length=8;   %% NOTE: changed from 9 to 7Size=25;    %% NOTE: changed from 17 to 25Bound=9;     %% Default: 3*Sigma% Angle resolution for 2D matched filtersNF=36;middle=round(Size/2);% CreatingF=zeros(Size,Size,NF);% GaussKernel = [7 11 20];% GaussFilter = fspecial('Gaussian', GaussKernel(k), 12);GaussFilter = fspecial('Gaussian', 13, 1);%% Matched filter computingfor A=1:NF    Ang=(A)*(pi/NF);       for x=-fix(Size/2):fix(Size/2)        for y=-fix(Size/2):fix(Size/2)            %computing new rows            u=((x)*cos(Ang)+(y)*sin(Ang));            v=((y)*cos(Ang)-(x)*sin(Ang));            F(x+middle,y+middle,A)=0;            if (u>=-Bound && u<=Bound)&&(v>-Length/2 && v<Length/2)                count=count+1;                % Kernel of Matched filter%                 F(x+middle,y+middle,A)= -cauchypdf(u,0,Sigma);% -exp(-(u^2)/(2*Sigma^2));%                 F(x+middle,y+middle,A)= -wblpdf(u,1,5);% (k/landa)((x/landa).^k-1)exp(-(x/landa).^k);%                 F(x+middle,y+middle,A)= -raylpdf(u,0.8);% Rayleigh 0.9056 (k/landa)((x/landa).^k-1)exp(-(x/landa).^k);%                 F(x+middle,y+middle,A)= -GaussFilter(u,1,Sigma); % Gamma%                 F(x+middle,y+middle,A)= -evpdf(u,mu,Beta); %Gumbel%                 F(x+middle,y+middle,A)= -gampdf(u,1,Sigma); % Gamma%                 F(x+middle,y+middle,A)= -normal_gaussian_pdf(u,1,Sigma); % Gamma%                 F(x+middle,y+middle,A)= -sech(u);                F(x+middle,y+middle,A)= -gampdf(u,1,Sigma); % Gamma 0.9250%                 F(x+middle,y+middle,A)= -betapdf(u,1,1); % Beta%                 F(x+middle,y+middle,A)= -poisspdf(u,Sigma); % Poisson                 M=M+F(x+middle,y+middle,A);            end        end    end    m=M/count;        for x=-fix(Size/2):fix(Size/2)        for y=-fix(Size/2):fix(Size/2)            %computing new rows            u=((x)*cos(Ang)+(y)*sin(Ang));            v=((y)*cos(Ang)-(x)*sin(Ang));            if (u>=-Bound && u<=Bound)&&(v>-Length/2 && v<Length/2)                F(x+middle,y+middle,A)=(10*(F(x+middle,y+middle,A)-m));            end        end    endendI = Img;%% convolotion Match filtering and Imagefor i=1:NF    Filtered_image(:,:,i)=(conv2(I,F(:,:,i),'same'));endFiltered_image_Reshaped=zeros(NF,s1*s2);A1=zeros(1,s1*s2);for i=1:NF    Filtered_image_Reshaped(i,:)=reshape(Filtered_image(:,:,i),1,s1*s2);endA1=max(Filtered_image_Reshaped);Max=max(A1);Min=min(A1);IG=reshape(A1,s1,s2);IG(:,:)=((IG(:,:)-Min)/(Max-Min))* 255;for i=1:s1    for j=1:s2        IG(i,j)=(IG(i,j)+2*IG(i,j)*log(IG(i,j)));    endend% imshow(IG,[]);u    = im2uint8(mat2gray(IG));% imshow(u,[]);end