视网膜图像的增强与眼疾识别—研究论文

简介：
本研究探讨了如何通过先进的算法和技术提高视网膜图像质量，并基于优化后的图像进行精确的眼部疾病识别。 数字图像处理技术在工程学、医学等多个领域产生了深远的影响。尤其是在视力丧失疾病的早期发现方面发挥了重要作用，这些疾病包括白内障、糖尿病性视网膜病变以及糖尿病性白内障等，它们可能导致年轻人失明。Retina提供了关于眼睛的重要信息，因此视网膜图像分析已成为现代眼科诊断的主要方法之一。 本研究的核心目标是优化彩色眼底图的亮度和对比度，并识别出如糖尿病视网膜病变、白内障及糖尿病性白内障等相关眼部疾病。由于成像环境复杂多变，通常情况下获取到的眼底图像会受到光照不均、模糊以及低对比度的影响，这使得自动图像检查系统难以准确识别这些特征。 为解决这一问题，我们提出了一种新的图像增强技术以提升彩色眼底图的亮度和对比度。具体而言，通过利用亮度增益矩阵来提高RGB分量中的亮度，并采用Lab色彩模式下的CLAHE算法来改善对比度。完成图像优化后，我们将进一步检测糖尿病视网膜病变、白内障及糖尿病性白内障等眼部疾病。 早期识别这些病症有助于防止视力丧失导致的失明风险。因此，本项目旨在开发一种能够增强视网膜图像并实现早发现相关疾病的图像处理技术。