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申请/专利权人：重庆文理学院

摘要：本发明涉及一种视网膜血管矢量化模型的构建方法，包括获取视网膜图像信息；从视网膜图像信息中分割出视网膜血管图像；以视网膜血管的外轮廓曲线上的像素点作为初始型值点；从初始型值点中筛选出弯曲度大于预定值的初始型值点作为血管型值点；存储血管型值点的位置信息构建血管的矢量模型图；采用二次插值样条曲线的构建方法，根据矢量模型图生成视网膜血管的外轮廓，重构出视网膜血管。本发明中，利用血管型值点保存信息构建血管的矢量模型图，并采用二次插值样条曲线的参数方程重构视网膜血管，图形放大后不会产生失真，便于精准获取视网膜血管信息，以及获取细微血管的局部信息，且减少了图形存储空间。

主权项：1.一种视网膜血管矢量化模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取视网膜图像信息；S2、从视网膜图像信息中分割出视网膜血管图像；S3、以视网膜血管的外轮廓曲线上的像素点作为初始型值点；S4、从初始型值点中筛选出弯曲度大于预定值的初始型值点作为血管型值点；S5、存储血管型值点的位置信息构建视网膜血管的矢量模型图；S6、采用二次插值样条曲线的构建方法，根据矢量模型图生成视网膜血管的外轮廓，重构出视网膜血管；在所述S2步骤中，采用基于多Gabor尺度的视网膜血管分割方法从视网膜图像信息中分割出视网膜血管；具体为：先进行血管预处理，从获取的彩色视网膜图像信息中提取对比度最强的绿通道图像作为初始输入图像数据，利用高斯去噪法滤波，消除部分噪声；然后进行图像增强，分别利用多个尺度的窗体对局部图像进行对比度调整，以增强局部血管信息，并基于Gabor的血管分割技术分别分割出血管；最后对上述通过不同尺度增强并分割的图像进行融合，构建血管分割图像；在所述S4步骤中，筛选出血管段转弯处的初始型值点作为血管型值点的方法为：预设第一曲度阈值θc，依次将每一初始型值点与其两侧相邻的初始型值点连接构成曲线，计算该曲线的弯曲度作为中间的初始型值点的曲度值，筛选出曲度值大于第一曲度阈值θc的初始型值点作为血管型值点；在所述S5步骤中，根据血管型值点构建血管的矢量模型图的方法为：S51、将视网膜血管图像中一血管的外轮廓曲线分别划分为多条曲线段，并为每一曲线段分配编号；S52、沿曲线段的走向从一端到另一端依次为该曲线段上的血管型值点分配序号；S53、重复S52步骤，依次为该血管各曲线段上的血管型值点分配序号；S54、存储该血管的血管型值点数量、曲线段数量及所有血管型值点的位置信息，生成矢量模型子图；所述位置信息包括血管型值点的坐标、该血管型值点所在曲线段的编号、以及血管型值点在该曲线段上的序号；S55、重复S51至S54步骤，为视网膜血管图像中每一血管分别生成一个矢量模型子图；S56、根据矢量模型子图得到矢量模型图；在所述S6步骤中，采用二次插值样条曲线的构建方法，根据矢量模型图生成视网膜血管的外轮廓的方法为：利用矢量模型图存储的血管型值点的位置信息，先从各矢量模型子图中分别提取出同一曲线段上的血管型值点的位置信息，并根据矢量模型图的放大或缩小倍数重新计算各血管型值点的坐标，然后采用二次插值样条曲线的构建方法依次绘出连接该曲线段上序号相邻的血管型值点的样条曲线，生成各血管的外轮廓，并重构出视网膜血管；在执行S6步骤后，还执行以下步骤：S71、将血管矢量模型图和视网膜图像信息放大进行对比，检查是否有血管型值点发生了偏移，如果有血管型值点发生了偏移则执行S72步骤；S72、微调偏移的血管型值点的位置进行修正，返回执行S6步骤。

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百度查询： 重庆文理学院 一种视网膜血管矢量化模型的构建方法、装置及存储介质