Wenju-Huang的博客

眼底视网膜血管增强方法（一）匹配滤波眼底是人体中唯一可以无创伤地观察到血管的地方，而血管的形态与人体疾病又有着重要的联系，因此眼底图像在疾病筛查中有着重要的意见。通过观察视网膜血管形状可以很方便地诊断出糖尿病、青光眼等病状。眼底血管的自动分割是计算机辅助诊断的一个重要手段，它可以极大的减少人力劳动，为广大患者提供方便快捷的医疗诊断 由于血管与背景的底对比度，使得进行血管分割的难度增大，因此，血管增

视网膜血管增强方法（二）Gabor滤波傅里叶变换自提出后被广泛地运用于信号、图像领域，但傅里叶变换是在整个时域进行分析，其变换到频域后丢失了原来的时域信息。对一整副图像进行傅里叶变换后，我们只能得到整副图像的频率分布情况，但很多时候我们是关心图像的局部频率分布，像边缘部分，这时傅里叶就无能无力了。为了使傅里叶具有局部特性，D.Gabor在1946年提出窗口傅里叶变换，即gabor变换

眼底视网膜血管增强方法（三）形态学操作在图像处理中，我们经常把数学形态学作为工具用于图像的相关属性提取，或者对图像进行预处理和后处理。形态学的基本操有腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、顶帽等

眼底视网膜血管增强方法（四）Frangi滤波Frangi1滤波是Frangi在1998年，运算Hessian矩阵的特征值构造出了一种滤波器来增强血管结构。Hessian矩阵实际是一个二阶偏导矩阵，矩阵的特征向量在图像边缘检测方面有着重要的作用。

眼底视网膜图像增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值说明在上一篇文章中讲到，Hessian矩阵的特征值能够很好地描述眼底图像的血管信息。眼底的血管部分是一个管状的结构，高斯二阶导的响应值比较大；眼底的背景是均匀部分，高斯二阶导的响应值比较小。因此，血管点处的Hessian矩阵特征值一大一小，血管交叉点处Hessian矩阵特征值两个都很大，背景点处Hessian矩阵的特征值两个都很小。frangi