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本次分享的是基于Matlab的眼底图像血管分割算法，用matlab实现。（有疑问或者想交流细节的QQ:3249726188）
一、案例背景介绍
前期在医学图像处理方面，介绍了CT肝脏图像分割、肺部结节分割等算法，前期博文链接如下：
基于Kmeans的 CT肝脏图像（医学图像）分割（基于Kmeans的 CT肝脏图像（医学图像）分割（Matlab）-CSDN博客）
基于Kmeans的肺部/肺部结节图像分割（基于Kmeans的肺部/肺部结节图像分割（Matlab）-CSDN博客）
这次介绍的是眼底血管图像的分割，先上图，各位同学可以思考一下怎么将血管尽量分割出来。
二、算法原理概述
针对上面类型的眼底图像，分割出血管，需要考虑明暗、血管大小分布不一等因素。这次我们分割的核心思路是原图差分分割，即通过对原图进行增强和滤波模糊处理，通过一强一弱的对比，将图像中变化明显的信息提出出来，去除变化不明显的背景等区域，再结合后期形态学处理，得到分割目标。下面介绍详细算法流程。
三、算法流程
1、读取原图，并转换为灰度图
2、针对图库情况，选择合适的增强算法，对灰度图进行增强处理（本次采用的是限制对比度直方图增强）
3、对原灰度图进行均值滤波，进行平滑处理
4、对步骤二、三得到的图像进行差分处理，去除背景等信息
5、对步骤四进行二值化处理，得到初步二值图
6、对初步二值图进行去噪、膨胀腐蚀等形态学处理，去除噪声，得到最终分割二值图
7、根据结果二值图，作为mask，在原图上分割出眼底血管，分割完成
下面看看matlab的实现效果。
四、Matlab实现效果
1、读取原图，并转换为灰度图
2、针对图库情况，选择合适的增强算法，对灰度图进行增强处理（本次采用的是限制对比度直方图增强）
3、对原灰度图进行均值滤波，进行平滑处理
4、对步骤二、三得到的图像进行差分处理，去除背景等信息
5、对步骤四进行二值化处理，得到初步二值图
6、对初步二值图进行去噪、膨胀腐蚀等形态学处理，去除噪声，得到最终分割二值图
7、根据结果二值图，作为mask，在原图上分割出眼底血管，分割完成
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