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《广西师范大学》 2019年
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彩色眼底视网膜图像配准算法研究

陈丹华  
【摘要】:随着计算机科学的飞速发展,图像配准技术逐渐引起各界的广泛关注,已在多个领域得到大量研究及应用,如计算机视觉、医学诊断、自动跟踪定位、人脸识别、图像三维重建等。图像配准是将同一场景的两幅或多幅图像的相同内容进行匹配叠加的过程。本文着重研究在实际临床医学中具有重要意义的眼底视网膜图像配准算法。眼底视网膜图像是诊断糖尿病,青光眼,高血压,冠心病等疾病的重要依据。如果将两张不同时间或者不同模态的同一患者的眼底视网膜图像进行配准,就可以为医生提供病变组织或器官的多种互补信息,从而为医生诊断病情提供更全面的依据。虽然研究人员已经做了大量工作,但是眼底视网膜图像配准技术仍然有很大的提升空间。本文首先介绍了眼底视网膜图像配准研究的背景和意义,其次分析了眼底视网膜图像配准的研究现状,然后针对眼底视网膜图像配准中的一些关键技术进行了较为深入的研究,提出了一些新的思路和算法。本文的主要工作和创新点如下:1、针对配准算法在面对特征搜索空间较大的情况时,算法运行时间长的问题,本文提出了一种基于分叉点和SURF算法的彩色眼底视网膜图像配准算法。该算法由三个步骤组成:特征筛选提取,特征匹配,和估计变换模型。首先,我们利用八邻域方法和SURF算法分别检测出分叉点以及SURF关键点,其次在一个以分叉点为中心的矩形模板区域内筛选提取SURF点,然后计算提取的特征点之间的欧氏距离,保留相似度最好的30个特征点对来估计变换模型参数。实验结果表明本文算法可以快速有效的实现眼底视网膜图像配准,减少大量不必要的搜索。2、为了更有效的去除错误匹配关系,避免手动操作,本文提出了一种由欧氏距离粗略匹配到RANSAC算法精细匹配的图像配准算法。该算法先利用欧氏距离进行初次匹配,设置预留的匹配点对数量,然后利用RANSAC算法进行精细匹配,去除预留匹配对中错误的匹配关系,然后用剩余的正确匹配点对来估计变换模型参数。该算法也在公共眼底数据库FIRE上进行验证,实验表明该算法可以有效去除错误匹配,提取出更多的正确匹配点对,提升匹配精度。
【学位授予单位】:广西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;R774.1

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