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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明提供了一种用于眼底硬性渗出图像分割的超像素三支证据DPC方法，属于图像处理分析技术领域。解决了聚类医学图像分割中参数难以确定，边缘区域划分不清晰的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S10、人工获取眼底硬性渗出图像的病变区域；S20、对眼底硬性渗出图像进行预处理得到图像的CIELab空间；S30、对获得的CIELab空间进行SLIC超像素处理；S40、基于三支聚类理论将图像分割分为两阶段；S50、在获取第一阶段回传的病变图像信息之上。本发明的有益效果为：本发明通过引入超像素算法提高了运行效率，为糖尿病视网膜硬性渗出病变疾病的临床诊断和患者的发现治疗提供了重要的医学影像依据。

主权项：1.一种用于眼底硬性渗出图像分割的超像素三支证据DPC方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、人工获取糖尿病眼底图像的病变区域；S20、对糖尿病眼底病变图像进行预处理；S30、对获得的CIELab空间进行SLIC超像素处理，并将超像素点作为三支证据DPC的样本；S40、基于三支聚类理论将图像分割分为两阶段；第一阶段，使用双层最近邻策略对超像素样本进行处理获得眼底病变图像核心区域的分割结果；S50、在获取第一阶段回传的病变图像信息之上，引入D-S证据理论对病变图像边缘区域进行二次分割；所述步骤S10中，使用OpenCV计算机视觉处理软件库中的Laplacian滤波器对图像进行卷积操作，增强图像边缘和细节信息，将增强后的眼底病变图像处理为RGB空间，NRGB＝{x1,x2,...,xn}为病变图像像素点信息集合，第i个样本为xi＝[Ri,Gi,Bi,Xi,Yi],其中Ri,Gi,Bi分别代表样本i的红，绿，蓝的亮度值，Xi,Yi代表样本i的像素坐标；所述步骤S20中，使用OpenCV计算机视觉处理软件库中的cvtColor函数将眼底病变图像的RGB空间转化为CIELab颜色空间，得到病变图像的CIELab空间NLab＝{x1,x2,...,xn},第i个样本为xi＝[Li,ai,bi,Xi,Yi],其中Li,ai,bi分别代表样本i的亮度，从绿色到红色的分量，从蓝色到黄色的分量；所述步骤S30包括如下步骤：S31、采用SLIC算法进行超像素处理降低图像处理的复杂度，根据预设的超像素个数H，在病变图像中均匀分配聚类中心Co＝[Lo,ao,bo,Xo,Yo]，每个超像素的大小为|·|为集合的基数，相邻聚类中心的距离，计算公式如公式1所示： S32、在聚类中心的n*n领域内重新选择聚类中心，将聚类中心移动到梯度最小的地方；S33、在每个病变图像聚类中心点周围的领域为每个像素点分配标签；S34、计算点到病变图像聚类中心的距离度量，计算公式如下： 其中，dc代表颜色距离，Lo-Li代表像素点o和i之间在L通道上的相对距离，ao-ai代表像素点o和i之间在a通道上的相对距离，bo-bi代表像素点o和i之间在b通道上的相对距离，ds代表空间距离，Xo代表聚类中心o在x-y坐标系下x轴上的像素坐标，Yo代表聚类中心o在x-y坐标系下y轴上的像素坐标，S是类内最大空间距离，m为最大颜色距离；S35、不断迭代直至每个像素点的聚类中心不再发生变化，输出超像素处理过后的眼底病变图像，将超像素点作为超像素三支证据DPC方法的样本。

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