技術特征：

1.一種視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，包括如下步驟：

1)讀入原始圖像：采用綠色通道讀入視網(wǎng)膜眼底原始圖像；

2)移除血管中心光反射：采用數(shù)學形態(tài)學圖像濾波，提取視網(wǎng)膜眼底原始圖像的幾何特征，根據(jù)幾何特征，選擇方形結構元素對視網(wǎng)膜眼底原始圖像進行擊中與否變換，得到比視網(wǎng)膜眼底原始圖像突出物體特性信息的形態(tài)學濾波圖像；

3)去除椒鹽噪聲：采用自適應中值濾波對形態(tài)學變換圖像去除圖像椒鹽噪聲；

4)平滑噪聲：采用自適應平滑濾波對自適應中值濾波圖像平滑噪聲；

5)背景提?。翰捎脦缀尉禐V波對自適應平滑濾波圖像進行背景提取，

幾何均值濾波的表達式為：

$G^{\′}(x,y)={\[\underset{\left(i,j\right)\∈S_{x,y}}{\mathrm{\Π}}G\left(i,j\right)\]}^{\frac{1}{m\×n}}$

其中，S_x，y指的是圖像鄰域，m和n為鄰域的大小尺寸，G(i，j)為濾波前二維圖像矩陣，G′(x，y)為濾波后二維圖像矩陣；

6)得到陰影矯正圖像：用自適應平滑濾波后的圖像減去背景圖像得到陰影矯正圖像；

7)得到均勻化圖像：對陰影矯正圖像進行灰度級全局變換得到均勻化圖像；

8)求補圖像：對均勻化圖像求補圖像；

9)得到血管增強圖像：對補圖像采用形態(tài)學頂帽變換得到血管增強圖像；

10)輸出增強圖像。

2.根據(jù)權利要求1所述的視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，所述形態(tài)變換為開運算：

設A是視網(wǎng)膜眼底原始圖像，B是結構元素圖像，則集合A被結構元素B作開運算，記作A。B，其表達式為：

其中，A⊙B表示腐蝕操作，表示先腐蝕后膨脹。

3.根據(jù)權利要求1所述的視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，所述中值濾波定義為：

g(x，y)＝median{f(x-i，y-i)}，(x，y)∈S

其中，g(x，y)，f(x,y)為像素灰度值，S為模板窗口，自適應中值濾波在兩個層次上變換，假設這兩個層次分別定義為A層和B層，其具體含義如下：

A層：如果Z_min<Z_med<Z_max，則轉到B層，否則增大窗口尺寸；如果窗口尺寸小于等于X_max，則重復A層，否則輸出Z(x，y)；

B層：如果Z_min<Z(x，y)<Z_max，則輸出Z(x，y)，否則輸出Z_med；

其中，Z_min為X_x，y中灰度級的最小值，

Z_med為X_x，y中灰度級的中值；

Z_max為X_x，y中灰度級的最大值；

Z(x，y)為在坐標(x，y)上的灰度值；

X_max為X_x，y允許的最大尺寸，Z_min和Z_max為是類沖激式的噪聲成分。

4.根據(jù)權利要求1所述的視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，所述自適應平滑濾波為：

假設用h(x，y)來表示自適應掩膜矩陣H中的系數(shù)，g(x，y)表示圖像像素，則有：

h(x,y)＝f(g(x,y))

$h(x,y)=e^{\frac{-d(x,y)}{2}}$

其中，

$\begin{array}{c}d\left(x,y\right)=\sqrt{G_x{\left(x,y\right)}^2+G_y{\left(x,y\right)}^2}=\\ \sqrt{{\left\{\frac{1}{2}\&lsqb;g\left(x+1,y\right)-g\left(x-1,y\right)\&rsqb;\right\}}^2+{\left\{\frac{1}{2}\&lsqb;g\left(x,y+1\right)-g\left(x,y-1\right)\&rsqb;\right\}}^2}\end{array}$

在使用h(x，y)進行濾波時，每一次的卷積結果都需要用N(x，y)進行歸一化，其中：

5.根據(jù)權利要求1所述的視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，所述灰度級全局變換函數(shù)如下：

$g_{out}=\left\{\begin{array}{c}0,ifg\&lt;0\\ 255,ifg\&gt;255\\ g,otherwise\end{array}\right.$

其中，

g＝g_in+128-g_{in_max}

g_in和g_out分別是輸入圖像即陰影矯正圖像和輸出圖像即均勻化圖像的灰度級變量，g_{in_max}是陰影矯正圖像灰度級像素最大值。

6.根據(jù)權利要求1所述的視網(wǎng)膜眼底圖像預處理方法，其特征是，所述頂帽變換定義為：

$I_{VE}=I_H^C-\mathrm{\&gamma;}\left(I_H^C\right)$

其中，I_VE是新血管增強圖像，是均勻化圖像的補圖像，γ是對作開運算操作。