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申请/专利权人：三峡大学

摘要：目标定位与语义分割相结合的超广角眼底图像视盘提取方法，包括以下步骤：步骤1：建立YOLOv4模型，进行视盘区域的粗定位；步骤2：根据视盘区域的粗定位结果，提取包含视盘区域，除去眼周区域；步骤3：通过活动轮廓模型Snake模型交互式分割视盘区域，构建U2‑Net模型训练所需的具有视盘标签的数据集；步骤4：使用U2‑Net模型进行视盘区域提取。本发明不仅有效提升了视盘提取精度，同时还能得到用于监督式学习分割方法所需的视盘标注数据。整个方法的视盘定位准确率达到99.7%，为后续分割环节提供稳定可靠的输入；分割精度高于广泛使用的PCNN、U‑Net、DeepLabV3以及SegNet模型，具有很好的应用价值。

主权项：1.目标定位与语义分割相结合的超广角眼底图像视盘提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：建立YOLOv4模型，进行视盘区域的粗定位；步骤2：根据视盘区域的粗定位结果，提取包含视盘区域，除去眼周区域；步骤3：通过活动轮廓模型Snake模型交互式分割视盘区域，构建U2-Net模型训练所需的具有视盘标签的数据集；步骤4：使用U2-Net模型进行视盘区域提取；所述步骤3包括以下步骤：首先，对超广角眼底图像进行灰度归一化和高斯滤波，除去噪声；然后手动选取初始轮廓曲线的坐标点，利用插值法得到封闭轮廓曲线；接着计算能量函数E，利用能量函数E得到其梯度F以及五对角带状矩阵A，进而更新曲线上各点位置；最后，填充封闭曲线内的空白区域，得到视盘标签；如公式1-6所示:Esnake＝∫Evsds＝Eintvs+Eextvs1；其中：vs代表曲线函数，Esnake代表Snake曲线能量，Eint代表内部能量，Eext代表外部能量；Eintvs＝∫|v′s|2+|v″s|2ds2；其中：v′s为曲线函数一阶导数，v″s为曲线函数二阶导数；Eextvs＝Eimgvs+Econstaintvs3；其中：Eimgvs、Econstaintvs分别表示图像能量和约束力能量； 其中：I为输入图像，Ix与Iy分别代表图像对x轴与y轴的偏导，x与y为坐标值； 表示图像倒数，Ixx、Ixy、Iyy分别表示：图像在x轴上二阶偏导数，在x与y轴上各一次求导的二阶偏导数、在y轴上的二阶偏导数； 其中：xss与xssss分别代表vs对x轴的一阶与二阶偏导，yss与yssss分别代表vs对y轴的一阶与二阶偏导；α、β为权重； 其中：fx与fy分别代表Esnake对x轴与y轴的偏导，t代表迭代次数；xt、yt为本次迭代曲线各点的坐标；xt-1、yt-1为上次迭代曲线各点的坐标，A为五对角带状矩阵，γ为权重系数。

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