Optic Disc Detection using Template Matching based on Color Plane Histograms

Optic Disc Detection using Template Matching based on Color Plane Histograms

论文翻译：基于彩色平面直方图的模板匹配的视盘检测
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摘要

本文提出了一种基于鲁棒且高效的基于直方图的模板匹配方法，用于自动检测视网膜图像中的光盘（OD），以帮助眼科医生诊断视网膜疾病。 基于摄像机视场（FOV）和图像分辨率，提出了用于创建特定尺寸模板的OD尺寸估计算法。 OD区域的彩色平面直方图用于创建模板，而不是用于完整的OD图像。 使用四个模板的彩色平面直方图的平均值进行模板匹配，以检测视网膜图像中的OD。 在公开可用的DRIVE和STARE数据集的视网膜图像上对提出的方法进行了评估。 提出的方法使DRIVE和STARE数据集的成功率分别为100％和97.5％。 结果与以前方法的性能比较表明，所提出的方法在有无病理学情况下对视网膜图像中OD的定位是鲁棒而有效的。
关键词—彩色平面直方图； 模板匹配； 视网膜图像 视盘检测。

一，引言

由于大量患者，针对糖尿病性视网膜病（DR）等眼部疾病的自动筛查程序在发展中国家至关重要。在自动筛查程序中及早发现DR和其他病理情况，不仅有助于正确治疗患者，还可以大大降低医疗保健成本。在自动眼部检查程序中，视网膜图像中血管，OD，中央凹和黄斑等解剖标志的定位和分割有助于检测疾病的存在。正常视网膜图像中的OD通常显示为浅黄色的椭圆形物体，表面带有深色血管。在存在疾病的情况下，OD引起的新血管形成是由于青光眼引起的DR或OD杯大小改变。因此，OD检测是自动DR筛选的重要步骤。自动筛选算法必须避免OD信息[1]，因为OD的像素强度和颜色特征看起来与明亮的病变相同。 OD在中央凹的定位中也很重要[4]，可能出现病理改变的迹象。除此之外，OD边界分割对于检测与OD相关的新血管形成（NVD）和青光眼等异常非常重要[2]，[3]。
最近三十年来提出了不同类型的OD检测方法。这些方法分为两类，第一类是基于像素的OD特性（例如OD的形状，颜色和结构）的方法，第二种是基于血管特性的方法。 OD的外观和尺寸用于第一类，例如检查特定的窗口尺寸（模板）以发现与OD区域相似的相邻像素之间的平均强度变化[4]。模板匹配方法[8]使用归一化相关系数的计算来找到模板和测试图像之间的最佳匹配。在[9]中，使用模板匹配提出了OD检测，并提出了方向匹配滤波器。朱小璐等[17]提出了一种光密度检测方法，即使用Sobel算子检测眼底图像的边缘，然后进行阈值处理，然后进行圆霍夫变换。 A. Aquino等人[5]将圆形霍夫变换与形态学和边缘检测一起用于在OD区域中定位像素和OD的边界分割。

第二类OD检测方法利用血管的性质来定位OD。 视神经和血管汇聚到OD中，然后分成细血管。 J. Lowell等[11]使用高斯的拉普拉斯算子创建了一个OD模板，以提取主血管的垂直边缘。 然后使用Pearson R相关性找到边缘模板与测试图像之间的相关性。 R. Rangayyan等人[10]使用Gabor滤镜和相像分析来跟踪血管以检测结节中的峰值，然后使用Hough变换在血管的焦点处检测OD。 在[12]中提出了一种算法，可以将OD检测为相对于视网膜图像质心点具有最多像素数的最亮区域。 迭代质心点调整用于到达主拱廊的中心。
最近，在[6]中使用基于直方图的模板匹配来检测视盘。 注意，该算法将每个视网膜图像的大小调整为256x256，并使用固定大小的模板，而与输入图像大小无关。 由于OD大小取决于相机的视野和图像分辨率，因此对于不同的图像分辨率，应该有不同的OD模板大小。 本文提出了一种用于模板创建和OD感兴趣区域（ROI）选择的OD大小估计算法。 我们还介绍了使用模板颜色平面的直方图进行OD检测。
本文的结构如下。 第二部分介绍了用于创建模板的OD大小估计和OD ROI选择。 它还介绍了使用颜色平面直方图进行模板匹配。 第三部分介绍了该算法在DRIVE和STARE数据库图像上的结果。 最后，结论在第四节中给出。

二。 方法

A.图像数据库

DRIVE（用于血管提取的数字视网膜图像）[13]是一个公共数据库，由总共40张彩色眼底照片和33张正常图像和7张患病图像组成。 使用具有45°FOV的佳能CR5非散瞳3-CCD相机获取图像。 STARE（视网膜的结构化分析）数据库[14]包含89张血管分割图像； 在这40个疾病中。 图像由Topcon TRV-50眼底照相机以35°FOV捕获。 每个幻灯片都被数字化以产生605×700像素的图像，每个像素24位（标准RGB）。
表1显示了DRIVE和STARE数据库的图像参数。

B. OD大小的估计和OD ROI的选择

视网膜图像中OD的大小取决于相机使用的FOV和图像分辨率。 在[9]中提出了一种使用相机的FOV和图像分辨率来计算OD尺寸的方法。 但是他们还没有显示如何计算像素的OD直径。 我们使用相同的方法来估算所有数据库的OD大小。 我们还提出了一种新的方法来选择OD ROI进行进一步处理。 以下步骤显示了OD大小的估计以及用于创建模板的OD ROI的选择。
1.如果FOV中的像素数为NFOV，则图像足迹IFP的计算公式为

其中，AFOV是特定FOV的成像区域。
2.根据平均人类视觉神经头的直径（近似大小为1.85 mm），以OD为单位计算OD的半径（以ROD为单位）。

其中，AFOV = 124.8 mm2，AOD =π（D / 2）2，DOD = 1.85mm
3.使用以下矩形尺寸选择感兴趣的OD区域ROIOD：

其中，ROIOD和ROD以像素为单位，L是超出OD范围以包括精确OD区域的额外像素的值。
DRIVE数据集中的图像大小为768×584像素。 基于此，可以使用公式（2）将OD半径估算为55。对于OD ROI的选择，L = 25，估算模板的大小为80×80。 基于上述步骤，表2制定了DRIVE和STARE数据库。

根据OD的位置，裁剪表2中列出的矩形区域。 为了消除伪影和不均匀的强度变化，应用大小为6x6像素的中值滤波器，然后将所得图像与尺寸为m×n = 9×9，均值μ= 0和方差σ= 1.8的高斯核卷积 进入噪声平滑图像。 它还抑制了红色的影响。 分离出ROI的红色，绿色和蓝色平面，并计算其直方图并将其存储为模板（图2）。 已经发现，对于任何视网膜图像，OD ROI的颜色直方图在本质上几乎是相同的。 但是由于不同的FOV角度，可能会出现细微的差异。 因此，多个模板直方图的平均值可用于检测OD以进行模板匹配。 请记住，由于未使用调整图像的大小，因此将单独的模板用于单独的数据库。

C.OD位置的检测

最初，每个视网膜图像都经过6x6像素大小的中值滤波。 然后，在所需的运动模板和视网膜图像之间执行互相关。 文献[6]中提出的加权和函数用于找到图像直方图的相似性，如下所示：

相关相似性指数（CSI）定义为：其中C（i，j）是模板的中心，CR，CG和CB

其中i = R，G和B颜色平面。 Ti和Ii分别是模板和视网膜图像的彩色平面直方图。
对于运动模板和视网膜图像之间的相似直方图，相似度索引Ci为1，否则其值小于1。而a，b和c分别是分配给相似度索引CR，CG和CB的权重。 相比之下，绿色，蓝色和红色平面的贡献分别最高，中等和最低。 选择a = 1，b = 0.5和c = 0.25的最佳值可进行精确的OD检测。

三， 结果

在具有Intel Core i5、2.53 GHz和4GB RAM的PC上，对STARE数据集的40张DRIVE图像和89张图像（无病理且较少病理；不认为是高级病理，无OD图像）执行了所提出的方法。 考虑到原始输入图像的分辨率，获得了本研究中的OD检测结果。 为了进行准确的光盘检测，使用了四个视盘RGB彩色平面直方图的平均值来创建模板。 模板大小的边界框已用于显示检测到的OD。 如果检测到的OD中心在OD的周边区域内，则认为它是成功的检测。 图3显示了使用我们提出的算法进行视盘检测的成功结果。
该算法在DRIVE的40张图像和STARE的85张图像中正确检测到OD，成功率分别为100％和97.5％。 在少数图像中略微漏掉了OD检测，但由于它在OD的范围内，因此被认为是成功的OD检测。 这是由于糖尿病性视网膜病变的晚期，OD周围有髓神经纤维，视网膜图像明亮而微红。
表3和表4比较了使用OD检出成功率和检出时间所需的，采用较早提出的方法的系统性能。可以观察到，该方法在OD检出中表现良好且稳定。 与其他方法相比，OD检测所需的时间也更少，从而使其适合于在具有大量患者数据的筛查程序中诊断眼部疾病。


图2：“光盘模板”示例和模板的色平面直方图示例，第1列：DRIVE数据库图像，第2列：STARE数据库图像； （a）包含OD候选值的ROI（b）中值滤波的结果（c）（d）和（e）分别是红色平面，绿色平面和蓝色平面的直方图。

IV。 结论

本文提出了一种用于视网膜图像筛选的可靠的光盘检测方法。 相机的FOV和图像分辨率用于模板创建和OD大小估计，从而使原始图像信息保持不变。 模板和输入图像的色平面直方图用于模板匹配。 结果表明，所提出的方法可以准确地检测出OD候选者周围的OD。 快速和强大的功能使该方法适合于自动筛查眼中早期病理的辅助OD分割。

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