تجزيء صور شبكية العين للحصول على منطقة العصب البصري والأوعية الدموية - ساعي مريم; ميا علي (Latakia University Journal -Engineering Sciences Series, 2017)
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.