36、实时视网膜血管分割与RVNet：图像分析的创新方法

实时视网膜血管分割与RVNet：图像分析的创新方法

在医学图像分析和自动驾驶环境感知领域，图像分割和障碍物检测是两个关键的研究方向。本文将介绍两种创新的方法，分别用于视网膜血管分割和基于图像的障碍物检测，它们都在各自的领域展现出了卓越的性能。

实时视网膜血管分割

视网膜血管分割对于眼科疾病的诊断和研究具有重要意义。通过对眼底图像中的血管进行准确分割，可以帮助医生检测和分析诸如糖尿病视网膜病变、青光眼等疾病。

拉普拉斯金字塔的原理

拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像表示方法，通过减去平滑度不同的两层图像，其各层构成了输入图像的带通滤波版本。随着金字塔层数的增加，血管系统中的小结构逐渐消失，而较粗的血管成分则得以保留。这使得我们能够从粗到细地在不同尺度上分析和分割血管系统。

多尺度分割算法

该算法的主要目标是将输入的眼底图像简化为更有意义的表示，以便将血管结构从背景中分离出来。具体步骤如下：
1. 计算拉普拉斯金字塔
- 从输入图像中提取绿色通道，因为绿色通道在血管和背景之间具有最佳对比度。
- 使用公式计算高斯金字塔的前四层（G0 到 G3）。
- 基于高斯金字塔的层构建拉普拉斯金字塔的三层（L1 到 L3）。
- 使用直方图均衡化拉伸各层的强度分布，量化步数为 512。
2. 强度阈值和连通分量处理
- 使用全局强度阈值 z 分离潜在的血管像素，该阈值的确定基于两个观察结果：血管结构比背景暗，且血管像素约占总像素的 10%。
- 对图像的强度值进行升序排