基于方向?yàn)V波的視網(wǎng)膜血管邊緣抽取方法的關(guān)鍵技術(shù)研究

蔣惠芳張 怡

·學(xué)術(shù)探討·

基于方向?yàn)V波的視網(wǎng)膜血管邊緣抽取方法的關(guān)鍵技術(shù)研究

蔣惠芳1張 怡2

視網(wǎng)膜血管；邊緣檢測；方向圖；方向?yàn)V波；抑制噪聲

邊緣檢測是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析研究的基本技術(shù)之一，能夠在伴有隨機(jī)噪聲背景圖像中確定出研究目標(biāo)的邊界。眼底視網(wǎng)膜血管邊緣的抽取是邊緣檢測的應(yīng)用，具有實(shí)際的意義。圖像分割的常用方法很多，但如何在抽取邊緣的同時(shí)較好地抑制噪聲，是困擾我們的一大難題。血管是形態(tài)性較強(qiáng)的圖像，同時(shí)又具有復(fù)雜的背景。數(shù)字形態(tài)學(xué)和方向?yàn)V波都是利用目標(biāo)的形態(tài)特征進(jìn)行邊緣抽取的方法。在一般圖像的銳化處理中，方向特性的使用不是那么直接，基于方向特性的算法自然也比較少。目前方向?yàn)V波已成功地應(yīng)用于指紋圖像增強(qiáng)、紋型特征的提取、指紋的自動(dòng)分類、監(jiān)控系統(tǒng)等許多關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)。方向?yàn)V波在指紋圖像上的成功應(yīng)用，正是考慮了指紋紋線本身的信息特點(diǎn)，在方向上具有連續(xù)性，即在局部區(qū)域內(nèi)的方向基本一致性。

圖像分割的常用方法有微分或梯度的模板銳化、邊緣跟蹤、區(qū)域生長、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、聚類等[1-4]，還有一些基于小波變換的方法。數(shù)字形態(tài)學(xué)和方向?yàn)V波都是利用目標(biāo)的形態(tài)特征進(jìn)行邊緣抽取的方法，適合諸如血管這類形態(tài)性較強(qiáng)又具有復(fù)雜背景的圖像。

1 眼底圖像的相關(guān)特征

視網(wǎng)膜血管的變化可以反映全身血管性疾病的狀態(tài)，譬如高血壓、糖尿病、腎臟炎性疾病、動(dòng)脈硬化等，所以眼底圖像研究是預(yù)防和診斷眼科以及心血管疾病的有效方法，是臨床醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)有效結(jié)合的重要研究方向。相比傳統(tǒng)的眼底鏡，眼底圖像更為清晰簡便，視網(wǎng)膜血管作為眼底圖像的重要組成部分，是唯一可以非侵入觀察的血管網(wǎng)絡(luò)，因此，如何有效進(jìn)行視網(wǎng)膜血管邊緣抽取對疾病的預(yù)防、診斷和治療具有重要的臨床醫(yī)學(xué)意義。

邊緣的檢測一般需要幾個(gè)步驟，首先要濾波以降低噪音，然后增強(qiáng)突出變化的顯著度，之后用某種方法檢測邊緣點(diǎn)，最后是確定邊緣的位置或方向。但是，視網(wǎng)膜血管圖像的抽取受到各種非理想條件的影響，如光照不均勻、對比度弱、對焦不準(zhǔn)、噪聲明顯。針對這些特點(diǎn)，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)法和過濾法雖然起到一定的效果，卻難以得到精確的邊緣，所以要提出一種行之有效的方法能夠克服傳統(tǒng)單一方法的不足，本項(xiàng)目主要針對方向圖的生成，方向?yàn)V波的降噪處理等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，取得比較完整的血管邊緣圖像，利用圖像處理的方法對視網(wǎng)膜血管圖像的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行定性和定量分析。

2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和區(qū)域的圖像分割

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是在集合論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，對圖像進(jìn)行邊緣檢測時(shí)，雖然能較好地抑制噪聲的干擾，但如果遇到圖像的邊緣較清晰尖銳或者噪聲干擾很大時(shí)，效果并不好。為更大程度地抑制噪聲，陶洪久等[5]提出了一種基于小波變換和小尺度的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像邊緣檢測方法；李晶輝等[6]將交替序列濾波和形態(tài)學(xué)膨脹變換相結(jié)合，在保證圖像邊緣清晰的同時(shí)，更大程度地抑制了噪聲；姜涌等[7]提出具有方向估計(jì)的形態(tài)學(xué)梯度算子，使物體邊緣更加清晰完整。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行圖像邊緣檢測，算法簡單，能較好的保持細(xì)節(jié)特征，近年來在圖像處理中日漸受到重視。

區(qū)域生長的基本思想是將具有相似特性的象素集合起來構(gòu)成區(qū)域。牟濤等[8]提出一種融合區(qū)域生長與圖論的圖像分割方法，在區(qū)域生長完成之后，用NormalizedCut方法在區(qū)域之間進(jìn)行分割，產(chǎn)生最終所分割的圖像。

3 基于方向特性的邊緣分割

3.1 鄰域方向模板法求取方向圖 Mehtre等[9]提出的鄰域方向模板法據(jù)下式計(jì)算點(diǎn)方向圖：

則θP（i，j）=d，d滿足：Vd=。式中f（i，j）為點(diǎn)（i，j）的灰度值，fd（im，jm）為d方向上的第m點(diǎn)的灰度值，其中L為選取的鄰域大小，一般取16，而N是方向模板的方向數(shù)取N=8或4。

3.2 基于梯度算子的最小均方根法求取方向圖 A.R.Rao[10]提出了一種利用梯度算子求取方向圖的方法。計(jì)算方法：將圖像以w×w的窗口劃分成塊，對每一塊內(nèi)的每個(gè)象素計(jì)算x軸和y軸方向上的偏微分量?x（i，j）和?y（i，j）。并按下式估算塊平均方向：

3.3 基于方向基元集描述的求取方向圖的方法 黃席樾等[11]通過定義方向基元，對其全部樣本集進(jìn)行局部方向估計(jì)；將二值圖像劃分為N×N大小的塊，對方向基元進(jìn)行劃分歸類，統(tǒng)計(jì)每一類方向基元的個(gè)數(shù)，求取N×N塊的平均方向。

4 視網(wǎng)膜血管圖像邊緣抽取的研究

視網(wǎng)膜血管是從視盤發(fā)出的動(dòng)靜脈血管逐級分支變細(xì)延伸交織構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)血管，當(dāng)眼球因各類疾病發(fā)生病變時(shí)，眼底視網(wǎng)膜血管的大小、曲度、分叉和交叉等就會(huì)出現(xiàn)異常,因此，視網(wǎng)膜血管的邊緣抽取對眼科臨床有非常重要的指導(dǎo)意義。對于眼底視網(wǎng)膜血管邊緣的抽取有不少的研究者做了相關(guān)嘗試，Chaudhuri等[12]提出一種2維匹配濾波方法，該方法利用表征不同方向的12個(gè)高斯血管模板作為匹配濾波器，對圖像進(jìn)行濾波之后血管結(jié)構(gòu)得到有效的增強(qiáng)，但該方法很可能會(huì)丟失部分血管分叉點(diǎn)和細(xì)小血管；另外，Hoover等[13]在MFR圖像的基礎(chǔ)之上，利用閾值遞減探索、區(qū)域特性分析等方法來提取圖像；許雷等[14]在分析正常與病理情況下眼底圖像的不同特點(diǎn)，建立起眼底視網(wǎng)膜血管模型，使用SED（signed edge detection）與ROSE（opening with linear rotating structuring element）算法提取出視網(wǎng)膜血管的粗略骨架，然后再使用“LOG算子”進(jìn)行低通濾波，去除噪聲，修正后得到比較精確的血管邊沿點(diǎn)。雖然該算法取得了較理想的效果，卻依然有虛假邊緣的產(chǎn)生。劉付民等[15]已經(jīng)將方向?yàn)V波引入到監(jiān)控系統(tǒng)的邊緣檢測；武妍等[16]提出一種改進(jìn)的基于方向?yàn)V波的指紋圖像的增強(qiáng)算法，應(yīng)用效果良好。蔣先剛等[17]提出基于Hessian特征的視網(wǎng)膜血管圖像增強(qiáng)濾波算法，確保準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上具有較高穩(wěn)定魯棒性。殷本俊等[18]根據(jù)視網(wǎng)膜血管的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出基于Morlet小波變換和高斯匹配濾波結(jié)合的分割方法，有效提取眼底視網(wǎng)膜血管網(wǎng)絡(luò)圖像。張二虎等[19]采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和匹配濾波的圖像增強(qiáng)方法，使用Top-Hat變換有效抑制背景增強(qiáng)血管信息，采用匹配濾波提高血管亮度，增加與背景對比度。趙曉芳等[20]把基于CPDA的角點(diǎn)檢測和自適應(yīng)矩形探測器引用到視網(wǎng)膜血管分叉點(diǎn)和交叉點(diǎn)的提取。

由于血管的圖像背景多目標(biāo)少，在基于子窗口方法的運(yùn)用中，有的子塊沒有確定的主方向，簡單的方向?yàn)V波不是去除不了噪聲就是會(huì)造成邊緣太多的斷裂，給中后期連接修復(fù)帶來許多麻煩。準(zhǔn)確地抽取得到相對優(yōu)化的血管邊緣圖成了諸多研究者不斷追求的目標(biāo)，因此本項(xiàng)目主要針對方向圖的生成，方向?yàn)V波的降噪處理等方面進(jìn)行研究，取得比較完整的血管邊緣圖像，利用血管圖像較強(qiáng)的方向特征性進(jìn)行邊緣的抽取。

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（收稿：2015-08-30 修回：2015-10-12）

浙江省教育廳科研項(xiàng)目（No.Y201326673）

1浙江中醫(yī)藥大學(xué)第三臨床醫(yī)學(xué)院（杭州 310053）；2浙江省中醫(yī)院眼科（杭州 310006）

蔣惠芳 Tel：13173615240