基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割

基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割

近年来，计算机视觉技术在医疗领域得到了广泛的应用。其中，视网膜图像处理是一项重要而具有挑战性的任务。视网膜是眼睛中厚实的内层组织之一，其中血管分布较为密集。因此，视网膜图像中的血管分割是一项常见的处理任务。

本文将介绍基于Matlab实现视网膜图像中的血管分割。我们利用Gabor滤波器对原始图像进行预处理，然后采用Otsu阈值算法对图像进行二值化处理。接着，根据形态学处理的原理，运用开操作及闭操作去除噪点以及连接血管缺口。最后，采用连通域处理算法分割出血管区域。

以下是完整的Matlab源代码，你可以按照注释的步骤逐一执行：

% 加载图像文件
image = imread('retina.jpg');

% Gabor滤波器
filterbank = gaborfilterbank(4, 6, 16, 16);

% 应用Gabor滤波器
filtered = imgaborfilt(image, filterbank);

% 合并所有的滤波结果
output = sum(abs(filtered), 3);

% Otsu阈值算法二值化
level = graythresh(output);
bw = imbinarize(output, level);

% 形态学处理
se = strel('disk', 6);
opened = imopen(bw, se);
closed = imclose(op