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作者：

韩扬

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摘要：

眼底图像是医生分析糖尿病,心脑血管疾病,高血压等疾病的主要工具之一,通过获得高质量的眼底图像能够帮助临床医生准确预测这类疾病的发生,并为医生分析病情提供更为精确的依据.然而眼底视网膜图像在采集过程中,会受到非理想成像条件的影响,如眼底相机光学系统的杂散光,鬼像,崎变失真,运动模糊以及相关噪声等,采集的眼底图像质量往往不佳,存在图像对比度低,亮度分布不均,不同人眼颜色差异等问题.本文旨在通过数字图像处理技术解决眼底图像整体亮度低,对比度差,血管网络和视神经盘模糊不清以及视网膜颜色偏差等问题,主要研究工作如下所示: ①通过分析比较彩色图像在RGB与HSV两种颜色空间中的灰度图,发现在HSV颜色空间更能有效提取出图片的信息,实现了图像在RGB,HSV两种颜色空间的相互转换,并使用边界查询与填充算法获取灰度眼底图像的视网膜区域. ②提出一种在HSV颜色空间下基于数学形态学与直方图匹配相结合的眼底图像增强算法.通过顶帽变换与底帽变换初步增强灰度眼底图像,增强后的图像血管网络和视神经盘清晰可见,再使用直方图匹配方法进一步增强图像,增强后的灰度图像经过融合成彩色图像,图像颜色接近真实眼底视网膜的颜色.着重分析了直方图建立映射的规则,在阐述单映射与组映射的实现原理之后,提出了一种基于组映射改进的直方图匹配规则,使得处理后图像直方图与目标图像直方图的量化误差进一步缩小. ③利用Cmake实现在QtCreator下配置OpenCV,采用Qt与OpenCV联合编程,调用了OpenCV中相关库函数对彩色眼底视网膜图像进行图像增强处理,包括颜色空间转换,滤波去噪,感兴趣区域获取,形态学图像处理以及直方图处理等,最终完成在Qt+OpenCV的开发环境下软件程序的编写,并为程序建立了图形化界面.实验结果表明本算法能够有效增强彩色眼底图像,方便临床医生对眼科疾病的分析,并且增强后图像与目标眼底图像的直方图相似度相比于组映射匹配算法也有明显提升.

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关键词：

眼底图像 数字图像处理 OpenCV 图像增强 滤波去噪

学位级别：

硕士

学位年度：

2021