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题名	视网膜图像分割与配准算法的研究
作者	陈健
学位类别	工学博士
答辩日期	1900
授予单位	中国科学院研究生院
授予地点	中国科学院自动化研究所
导师	田捷
关键词	医学图像处理 视网膜 眼底图像 多模态 分割 配准 medical image processing retina fundus image multi-modal segmentation registration
其他题名	retinal image segmentation and registration
学位专业	模式识别与智能系统
中文摘要	本论文具体包括以下三个方面： 1. 为了提取低对比度的微细血管，我们提出了一种基于方向场的视网膜血管网络增强和提取算法。此增强算法可以明显地增强视网膜血管的对比度特别是微细血管的对比度。然后在增强图像的基础上，通过一种混合的方法提取视网膜血管网络。 2. 视网膜血管病变的定量分析是一个很复杂很困难的问题，我们提出了一种基于近邻函数准则的视网膜血管精细分割算法。在初始分割的基础上，我们在分割边界上对每个点求取空间分别模式和灰度相结合的近邻函数值，然后根据这些结果对分割边界进行隶属度判断以达到再分割的目的。 3. 现有算法通常使用血管网络交叉点来进行视网膜图像配准。我们提出了一种全新的视网膜图像配准框架和一种新颖的不变性局部特征。此特征具有旋转不变性，部分尺度不变性、仿射不变性和图像强度不变性，这使得这种特征适用于低质量多模态图像配准。我们首先检测图像中的角点用以代替血管网络交叉点，因为角点很充足且分布比较均匀。然后，在每个角点处提取特征并对两幅图中的特征进行匹配。接下来去除那些错误的匹配，校正那些不准确的匹配。最后，自动地选择一种空间变换模式对浮动图像进行空间变换。
英文摘要	My thesis consist of three aspects: 1. In order to extract the low contrast vessels in retinal images, we propose a novel enhancement algorithm based on directional field and develop a robust retinal vessel extraction framework. The proposed enhancement algorithm can significantly improve the contrast of vasculature especially the slim vessels and low contrast vessels. Then a hybrid extraction algorithm is applied to extract the vasculature. 2. Quantification of retinal vessel change is difficult and complicated because of the width variation and the local contrast unsteadiness and the partial volume effect. We propose a new method for re-segmentation of retinal vessels in fundus photographs that uses Neighbor Function to reclassify the vessel edges. 3. Detection of vascular bifurcations is a challenging problem in multimodal retinal image analysis. Existing algorithms using bifurcations as cues usually fail in correctly aligning poor quality retinal image pairs. To solve this problem, we propose a novel highly distinctive local feature descriptor named Partial Intensity Invariant Feature Descriptor (PIIFD), and describe a robust and automatic retinal image registration framework named Harris-PIIFD. In our framework, we first used corner points instead of bifurcations as control point candidates because corner points are sufficient and uniformly distributed across the image domain. Secondly, PIIFDs were extracted for all corner points following a bilateral matching technique to identify corresponding PIIFDs matches between image pairs. Thirdly, any incorrect matches were removed and any inaccurate matches refined. Finally, an adaptive transformation was used to register the image pairs.
语种	中文
其他标识符	200518014628079
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5601]
专题	毕业生_博士学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	陈健. 视网膜图像分割与配准算法的研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院. 1900.

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