一种眼底视盘图像的自动分割方法
作者：汪亚明 郑凯 胡觉亮 包晓敏
单位：浙江工程学院 杭州 310033
关键词：眼底图像；图像分析；图像分割；视盘；视盘分割
北京生物医学工程000402 摘 要 本文研究了基于计算机图像处理技术的眼底视盘图像的自动分割方法。首先获取视盘图像的红基色图像，然后根据红基色图像中视盘的明显的边沿特征实现视盘的自动分割。一幅具体的眼底图像实验证明了本方法的可行性。
A Method of Automatic Segmentation of Eyeground Optic Disk Image
Wang Yaming，Zheng Kai，Hu Jueliang，Pao Xiaomin
, http://www.100md.com (Zhejiang Engineering College, Hangzhou 310033)
Abstract This paper is about the problem of segmentation of eyeground optic disk image, based on method of computer image processing. First, the red basic image of optic disk was obtained, then automatic segmentation of optic disk was done based on the obvious edge features of the basic red image. A real eyeground image demonstrates the feasibility of this method.
Key words:Eyeground imge, Image segmentation, Optic disk, Segmentation of optic desk
, 百拇医药
0 引 言
计算机图像分析技术引入眼科已近10年[1]，其应用日趋广泛。眼底图像的计算机分析系统的建立，实现了对眼底许多组织进行定量测量，在正常和异常之间作出明确的鉴别，使眼底系统形态的研究向标准化和功能分析进展，从而大大加强了眼底检查的优势。
视盘的分割是眼底图像处理中非常重要的一项工作，这是因为视盘的各种参数对临床的诊断具有十分重要的意义。现有的视盘分割方法大都是用光标在视杯的边沿上确定几个或几十个点，然后计算机自动用光滑的曲线将这些点连起来以作为视杯的边界。但是，用这种方法对视盘进行分割带有很大的主观性，分割的误差也较大。本文在分析视盘光谱特征的基础上，提出了在眼底红基色图像下用灰度阈值法对视盘进行自动分割。
1 视盘的光谱特征分析
眼底不同结构层次具有各自不同的光谱特征。各结构所含色素具有不同的吸收特性，不同波长的单色光在眼底的穿透性能也不同。国内外关于单色光眼底摄影的研究表明，视盘在大于478nm波长光照明下有较高的可见度，其中在530nm和628nm处形成了2个对比峰值，尤其是在628nm红光下，其可见度达到最高，在此波长光照明下视盘边缘清晰，从视盘出来的血管的可见度很差，而神经纤维则几乎消失，生理凹陷和视盘其他区域的差别很小，使视盘呈现一个均匀的反射亮斑[2]。所以我们可以在眼底红基色图像下对视盘进行分割，从而为眼科诊断提供较为准确的视盘参数。
, http://www.100md.com
2 本方法所基于的硬件系统
图1 硬件组成框图
该硬件系统由眼底照相机、视频适配器、CCD摄像头、视频信号解码器、图像采集卡、图像监视器和微机系统组成，其组成框图如图1所示。
图1中，眼底照相机可将眼底图像以彩色照片的形式记录和保存下来，本系统所采用的眼底照相机为日本TOPCON公司的TRC-50V/50VT型眼底照相机。使用视频适配器是为了在使用摄像头时不影响眼底照相机的正常调焦。CCD摄像头采用韩国IVC-83P工业摄像头，输出PAL制式的彩色电视信号。视频解码器的型号为VC-DI，用以完成PAL制式的彩色电视信号到模拟R、G、B信号的转变。图像采集卡为VC32卡，通过它可在图像监视器上显示红、绿和兰基色的眼底图像。图像监视器为PHILIP CM8833-11型监视器，用以显示处理前后的眼底图像。
, 百拇医药
3 分割实验
图2的(a)为一幅眼底的原始图像，它们的红基色图像分别如(b)所示。
图2 一幅眼底原始图像及它的红基色图像
图3 图2的分割结果
从上图可以看出，尽管在原始眼底图像的视盘边缘不明显，但是在它的红基色图像中视盘有着明显的边缘，而且视盘的灰度值最高。所以我们可以在红基色图像中，以灰度值为阈值[3]，对视盘进行分割。图2的分割结果如图3所示。
4 结 论
, http://www.100md.com 眼底的红基色图像为我们分割视盘提供了良好的途径，通过红基色图像我们可以对复杂的视盘区域进行自动分割。与手工分割相比，自动分割能确保分割的结果更为准确。所以，视盘的自动分割结果更有利于医生的准确诊断。
作者简介：汪亚明(1972—)，男，浙江工程学院电子信息工程研究所所长，副教授。
参考文献
[1] Shield MB. The future of computerized image analysis in the management of glaucoma. Am opthalmol,1989;108：319
[2] 汤健彬.基于图像分析的眼病计算机辅助诊断系统的研究.浙江工业大学硕士学位论文，1996：23
[3] 赵荣椿.数字图象处理导论.西北工业大学出版社，1995
(1999-07-01收稿), http://www.100md.com
单位：浙江工程学院 杭州 310033
关键词：眼底图像；图像分析；图像分割；视盘；视盘分割
北京生物医学工程000402 摘 要 本文研究了基于计算机图像处理技术的眼底视盘图像的自动分割方法。首先获取视盘图像的红基色图像，然后根据红基色图像中视盘的明显的边沿特征实现视盘的自动分割。一幅具体的眼底图像实验证明了本方法的可行性。
A Method of Automatic Segmentation of Eyeground Optic Disk Image
Wang Yaming，Zheng Kai，Hu Jueliang，Pao Xiaomin
, http://www.100md.com (Zhejiang Engineering College, Hangzhou 310033)
Abstract This paper is about the problem of segmentation of eyeground optic disk image, based on method of computer image processing. First, the red basic image of optic disk was obtained, then automatic segmentation of optic disk was done based on the obvious edge features of the basic red image. A real eyeground image demonstrates the feasibility of this method.
Key words:Eyeground imge, Image segmentation, Optic disk, Segmentation of optic desk
, 百拇医药
0 引 言
计算机图像分析技术引入眼科已近10年[1]，其应用日趋广泛。眼底图像的计算机分析系统的建立，实现了对眼底许多组织进行定量测量，在正常和异常之间作出明确的鉴别，使眼底系统形态的研究向标准化和功能分析进展，从而大大加强了眼底检查的优势。
视盘的分割是眼底图像处理中非常重要的一项工作，这是因为视盘的各种参数对临床的诊断具有十分重要的意义。现有的视盘分割方法大都是用光标在视杯的边沿上确定几个或几十个点，然后计算机自动用光滑的曲线将这些点连起来以作为视杯的边界。但是，用这种方法对视盘进行分割带有很大的主观性，分割的误差也较大。本文在分析视盘光谱特征的基础上，提出了在眼底红基色图像下用灰度阈值法对视盘进行自动分割。
1 视盘的光谱特征分析
眼底不同结构层次具有各自不同的光谱特征。各结构所含色素具有不同的吸收特性，不同波长的单色光在眼底的穿透性能也不同。国内外关于单色光眼底摄影的研究表明，视盘在大于478nm波长光照明下有较高的可见度，其中在530nm和628nm处形成了2个对比峰值，尤其是在628nm红光下，其可见度达到最高，在此波长光照明下视盘边缘清晰，从视盘出来的血管的可见度很差，而神经纤维则几乎消失，生理凹陷和视盘其他区域的差别很小，使视盘呈现一个均匀的反射亮斑[2]。所以我们可以在眼底红基色图像下对视盘进行分割，从而为眼科诊断提供较为准确的视盘参数。
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2 本方法所基于的硬件系统
图1 硬件组成框图
该硬件系统由眼底照相机、视频适配器、CCD摄像头、视频信号解码器、图像采集卡、图像监视器和微机系统组成，其组成框图如图1所示。
图1中，眼底照相机可将眼底图像以彩色照片的形式记录和保存下来，本系统所采用的眼底照相机为日本TOPCON公司的TRC-50V/50VT型眼底照相机。使用视频适配器是为了在使用摄像头时不影响眼底照相机的正常调焦。CCD摄像头采用韩国IVC-83P工业摄像头，输出PAL制式的彩色电视信号。视频解码器的型号为VC-DI，用以完成PAL制式的彩色电视信号到模拟R、G、B信号的转变。图像采集卡为VC32卡，通过它可在图像监视器上显示红、绿和兰基色的眼底图像。图像监视器为PHILIP CM8833-11型监视器，用以显示处理前后的眼底图像。
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3 分割实验
图2的(a)为一幅眼底的原始图像，它们的红基色图像分别如(b)所示。
图2 一幅眼底原始图像及它的红基色图像
图3 图2的分割结果
从上图可以看出，尽管在原始眼底图像的视盘边缘不明显，但是在它的红基色图像中视盘有着明显的边缘，而且视盘的灰度值最高。所以我们可以在红基色图像中，以灰度值为阈值[3]，对视盘进行分割。图2的分割结果如图3所示。
4 结 论
, http://www.100md.com 眼底的红基色图像为我们分割视盘提供了良好的途径，通过红基色图像我们可以对复杂的视盘区域进行自动分割。与手工分割相比，自动分割能确保分割的结果更为准确。所以，视盘的自动分割结果更有利于医生的准确诊断。
作者简介：汪亚明(1972—)，男，浙江工程学院电子信息工程研究所所长，副教授。
参考文献
[1] Shield MB. The future of computerized image analysis in the management of glaucoma. Am opthalmol,1989;108：319
[2] 汤健彬.基于图像分析的眼病计算机辅助诊断系统的研究.浙江工业大学硕士学位论文，1996：23
[3] 赵荣椿.数字图象处理导论.西北工业大学出版社，1995
(1999-07-01收稿), http://www.100md.com