传统眼底图像配准方法提取的特征点分布过于密集,导致配准图像无法准确对齐,而眼底血管分叉特征点具有分布稀疏和特征稳定等特性,能提高图像的配准精度和速度.因此,本文针对血管分割和分叉特征点提取,提出一个基于深度学习的眼底图像配准框架.这个框架由2个深度卷积神经网络组成:第一个是眼底血管分割网络SR-UNet,其在U-Net的基础上融合通道注意力(SE)和残差块,用于分割血管去辅助提取特征点;第二个是特征点检测网络FD-Net,用于从血管分割图中提取分叉特征点.提出的配准模型在公共眼底配准数据集FIRE上进行实验,其特征点正确匹配率为90.03％,与较先进的算法进行对比,本文提出的算法在配准定量和视觉分析上都有较好的性能提升,具有较强的鲁棒性.
眼底图像配准 深度学习 血管分割网络 特征提取网络 U-Net