摘要:分析医学图像可以诊断出一些疾病，近些年来，计算机技术的图像处理与分析技术已经在医学图像领域得到大规模应用，医生的临床诊断水平也因此有了很大提高。所以医学图像的处理有重要的科学研究价值。视网膜血管可以直接观察，这是其他血管无法做到的。视网膜血管粗细，分布，弯曲的变化可以看出是否患病，病是否严重。除了眼病外，一些心脑血管疾病也能根据眼底图像分析出来。所以，找到一种能够分割视网膜血管的方法变得尤其重要。

本文提出视网膜血管自动分割方法，首先提取图像的绿色通道，进行自适应阈值分割，分割出血管图片；然后用形态学图像处理和匹配滤波等方式对血管分割结果进行优化，得到较好的眼底图像血管分割图片。本文选用DRIVE数据库的视网膜图像进行算法性能测试，并分别与专家手动分割结果等进行对比。实验结果表明，本文提出的算法基本能够分割出正确的血管，有不错的精度且简单快速，有较好的鲁棒性。

关键词：眼底图像   视网膜血管   MATLAB   绿色通道  滤波  形态学图像处理

目录

摘要

Abstract

第一章绪论3

  1.1 课题背景以及研究的目的与意义3

  1.2 国内外研究现状3

  1.3 研究的主要内容4

第二章视网膜图像预处理的相关技术6

  2.1 视网膜图像的主要特征6

  2.2 视网膜图像增强7

  2.3 眼底图像的滤波8

  2.4 几种滤波方法的实验效果对比8

  2.5本章小结9

第三章用MATLAB实现眼底图像血管分割11

  3.1 公共图像库介绍11

  3.2 基于自适应阈值分割的方法及实验结果12

  3.3基于匹配滤波的分割方法及实验结果13

  3.4 去噪处理15

  3.5 本章小结19

第四章 结果分析20

  4.1 分割结果20

  4.2 工作展望23

参考文献24

致谢26