Original title:
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka.
Translated title:
Extraction of arteries and veins from fundus image of human retina.
Authors:
Pinkava, Marek ; Říha, Kamil (referee) ; Minář, Jiří (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2014
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá zpracováním snímků sítnice lidského oka. Zrak je nejdůležitější lidský smysl a jeho poškození má pro člověka velmi vážné důsledky. Automatické zpracování snímků sítnice lidského oka zvyšuje efektivitu lékařských vyšetření a zrychluje diagnostiku onemocnění. Sítnice vykazuje unikátní vlastosti u každého jedince, a proto ji lze také využít pro identifikaci osob. V~práci je stručně rozebrána struktura a vlastnosti jednotlivých částí oka, zejména sítnice, a jejich možná onemocnění, jako je diabetická retinopatie, glaukom či věkem podmíněná makulární degenerace. Následně je v práci popsána reprezentace a vlastnosti digitálního obrazu. Poté se práce věnuje vybraným segmentačním metodám obrazů, a to prahování, detekcím hran a technikám segmentace založených na přizpůsobené filtraci. Výstupem práce je aplikace, ve které je implementováno několik segmentačních metod, pro extrakci krevního řečiště. U každé této metody lze nastavit parametry segmentace pro zajištění kvalitní extrakce krevního řečiště snímků různé kvality.
This thesis deals with processing of retinal fundus images. Vision is the most important human sense and its injury has very serious consequences for humans. Automatic processing of retinal images increases the efficiency of medical examination and accelerates diagnoses of deseases. Retina exhibits unique characteristics for each person and thus can also be used to identify people. In this task is briefly discussed the structure and properties of each parts of the eye, particularly the retina, and their possible diseases such as diabetic retinopathy, glaucoma and age related macular degeneration. Subsequently, the task describes the representation and characteristics of the digital image. Also is devoted to selected image segmentation methods namely thresholding, edge detection and segmentation techniques based on the matched filter. The outcome of this task is the application in which several segmentation methods are implemented for the blood vessels extraction. For each of these methods it is possible to set the parameters of the segmentation to ensure high quality blood vessels extraction in images of different quality.
Keywords:
blood vessels; Eye; fundus; image segmentation; OpenCV; retina; fundus; krevní řečiště; Oko; OpenCV; segmentace obrazu; sítnice
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/33036