保结构引导视网膜图像滤波及其在视盘分析中的应用
计算机视觉与模式识别
2018-11-02 v2
摘要
视网膜眼底照相已用于许多眼病的诊断，如青光眼、病理性近视、年龄相关性黄斑变性和糖尿病视网膜病变。随着计算机科学的发展，计算机辅助诊断已被开发用于自动处理和分析视网膜图像。分析中的挑战之一是视网膜图像质量常出现退化。例如，人晶状体中的白内障会衰减视网膜图像，正如模糊的相机镜头会降低照片质量。它常掩盖视网膜图像中的细节，给视网膜图像处理与分析任务带来挑战。在本文中，我们将视网膜图像的退化近似为人晶状体衰减与散射的组合，进而提出一种新颖的保结构引导视网膜图像滤波（SGRIF）以基于衰减与散射模型复原图像。所提 SGRIF 由全局结构传递与全局保边平滑两步组成。我们的结果表明，所提 SGRIF 方法能够改善视网膜图像的对比度，由直方图平坦度度量、直方图展布与局部亮度变异性衡量。此外，我们进一步探索了 SGRIF 对后续视网膜图像处理与分析任务的益处。在基于深度学习的视杯分割与基于稀疏学习的杯盘比（CDR）计算两个应用中，我们的结果表明，从经 SGRIF 处理的图像中能够实现更精确的视杯分割与 CDR 测量。
引用
@article{arxiv.1805.06625,
title = {Structure-preserving Guided Retinal Image Filtering and Its Application for Optic Disc Analysis},
author = {Jun Cheng and Zhengguo Li and Zaiwang Gu and Huazhu Fu and Damon Wing Kee Wong and Jiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06625},
year = {2018}
}
备注
Accepted for publication on IEEE Trans. on Medical Imaging