تجزيء صور شبكية العين للحصول على منطقة العصب البصري والأوعية الدموية
Abstract
تقدم الدراسة طريقة جديدة لاقتطاع منطقة العصب البصري والأوعية الدموية من صور شبكية العين، تم استخدام صور من قاعدتي بيانات مختلفتين وتضمنت الصور المأخوذة حالات مختلفة مثل تغيرات الإضاءة واختلاف موقع العصب البصري في صورة الشبكية واختلاف تباين الصور وألوانها. تم التغلب على مشكلة الإضاءة من خلال اعتماد مرحلة معالجة مسبقة يتم فيها تصحيح إضاءة الصورة وفقاً للهسيتوغرام وتوزع السويات الرمادية فيها، بينما تم في المرحلة التالية استخدام العمليات المورفولوجية لترشيح الصورة الناتجة والحصول على المنطقة ذات الأهمية فيها، تلى ذلك عملية تحديد مركز العصب البصري ونصف قطره من خلال دراسة إحصائية للمنطقة الناتجة من المرحلة السابقة ثم اقتطاع العصب البصري، أما بالنسبة للأوعية الدموية فقد تم استخدام عمليات تصحيح الإضاءة ذاتها ثم الترشيح باستخدام المرشح الوسيط، وبإنجاز عملية الإغلاق والطرح وعمليات الفتح والتنحيف المورفولوجية تم التوصل إلى الصورة التي تتضمن منطقة الأوعية الدموية وتم بعد ذلك تعتيبها وتنحيفها للحصول على صورة الأوعية الدموية النهائية. أظهرت الدراسة في مرحلة اقتطاع العصب البصري أن 40 من أصل 50 صورة من قاعدة بيانات STARE قد تم تجزئتها بنجاح، في حين نجحت الخوارزمية على 84 من أصل 100 صورة من قاعدة بيانات DRIVE بمعدل اقتطاع 82.6%، بينما تم الحصول على جميع صور الأوعية الدموية منها بنسبة نجاح 100%. تمت مقارنة الدراسة مع الدراسات السابقة في المجال ذاته. This paper proposes a new approach for the segmentation of the retina images to obtain the optic nerve and blood vessels regions. We used retinal images from DRIVE and STARE databases which include different situations like illumination variations, different optic nerve positions (left, right and center). Illumination problem has been solved by preprocessing stage including image histogram-based illumination correction. Next, some morphological operations were used to filter the preprocessed image to obtain the ROI region, then, the center and radius of optic nerve were determined, and the optic nerve region was extracted from the original image. In blood vessels segmentation, we applied the illumination correction and median filtering.Then the closing, subtraction and morphological operations were done to get the blood vessels image which was thresholded and thinned to get the final blood vessels image. At optic nerve segmentation, the study shows that 40 of 50 retinal images from STARE database were segmented correctly, and 84 of 100 from DRIVE database were extracted correctly which result in 82.66% segmentation rate, while the blood vessels were segmented correctly from all database images. The current study was compared with others at the same region.Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2017 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series
Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series . The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series Publisher
journal uses a CC BY-NC-SA license which mean
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.