基于图像分割的视网膜血管图像配准研究

利用不同波长的视网膜图像可以对视网膜血管血氧饱和度进行计算,但需进行配准处理.提出一种基于视网膜图像血管分割的互信息图像配准方法.为了充分利用血管的轮廓信息和灰度信息,提高配准精度,首先对配准图像进行图像分割,提取视网膜图像中的血管轮廓信息;然后对分割后图像中的血管进行相似度计算,并采用Powell优化算法中的黄金分割法一维搜索算法来提升运算速度;最后根据计算的相似度值来完成不同波长图像的配准.研究中算法配准获得变换参数(角度、X方向、Y方向)的误差的均值分别为2.00%、2.53%和2.52%,误差的方差分别为0.57、2.09和0.34,均优于直接互信息配准方法.实验表明:算法可以自动、有效地对不同波长的视网膜血管图像进行配准,并具有良好的可重复性和稳定性.