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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115147354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210597106.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法是由陈胜勇;白亚如;张欣鹏设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法，首先使用斑点增强细长抑制滤波器和加性偏差校正的水平集提取初步的候选目标，斑点增强细长抑制滤波器来增强斑点结构抑制细长结构，加性偏差校正的水平集通过最小化经过加性偏差校正的能量函数使其收敛到像素较少的小目标。之后对候选目标进行阈值约束来完成初筛，其次提取十二个GLCM特征其中包括现有方法中没有使用过的特征，且其灵敏度较高。我们根据提取到的特征及候选目标的位置信息进行分类。最后在分类阶段使用随机过采样增强RUSBoosting分类器来进行二分类。

本发明授权一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形状抑制的眼底小目标检测方法，包括以下四个步骤： 步骤1：候选目标提取：1将彩色眼底图像中的绿色通道G作为输入图像，利用基于条形抑制的斑点增强滤波器移除具有条形结构的眼底结构，引入抑制因子λ2-λ1，计算三维Hessian矩阵，构建增强函数VR，其中λ1，λ2表示由Hessian矩阵计算出的特征值，λ3＝λ2，公式如下： 根据血管满足的Hessian特征值关系：λ2≈λ3Λ|λ2，3|＞＞|λ1|，其中Λ表示并集，公式7先根据λ2＞＞|λ1|得到： 然后根据λ2≈λ3推导出： 基于斑点形结构的Hessian特征值关系为λ1≈λ2≈λ3Λ|λ1，2，3|，其中Λ表示并集，公式7化简为： 正则化特征值λ3： 得到blobness函数B： 得到响应图F1，选取阈值T1对F1进行二值化得到二值图B1； 2对绿色通道G进行加性偏差校正，得到结果图P，然后采用加性偏差校正的水平集寻找类圆形候选目标区域，具体步骤为： 1首先，定义一个半径为ρ的圆形邻域，它以Oy＝{x：|x-y|≤ρ}定义的每个点y∈Ω为中心，整个域Ω的划分导致邻域Oy的划分，即形成Oy的划分；对于缓慢变化的偏置场b，每个分区的强度Oy∩Ωi被bx替换，其中x∈Oy∩Ωi；将整个域Ω划分为两个子区域：Ω1和Ω2，Ω1和Ω2的分界线用曲线C表示；应用K-means聚类算法对局部强度进行分类，用连续形式表示为 其中Ib为进行加性偏置校正之后的图像，表示进行加性偏置校正之后的Oy图像的偏置场，邻域Oy的强度可分为N个簇，中心为Ci≈bi，i＝1，......，N，ui是一个与Ωi相关的成员函数，约束条件为：uix＝1，x∈Ωi和uix＝0，Fy重写为： 由于计算时σ的特性，只有靠近窄带的小区域的数据计算曲线C，为了解决这个问题，定义了一个截断函数Gy-x来引入子区域Ω1和Ω2，聚类函数改写为： 加入Gσy-x的目的是将Oy合并到Ωi区域，通过对y在图像域Ω上的积分来实现最小化Ey，其函数如下： 不相交区域Ω1和Ω2用和表示，其中表示Heaviside函数，水平集公式如下： 用标准梯度下降法最小化能量函数E得到变分水平集，随后加入去参数化正则化函数及邻域滤波来代替传统水平集方法中的正则化项和长度项，然后得到其响应图F2，选取阈值T2对F2进行二值化得到二值图B2； 3将12中的两个二值图执行逻辑或运算得到候选目标； 4用面积Area和圆度metric对候选目标进行阈值分割； 对斑点增强细长抑制滤波后的图像进行处理，并对二值图像进行连通分量分析，以识别和选择具有小于150px和0.5的内部满足区域和圆度的对象，对经过加性偏差校正的水平集处理后的图像进行闭运算，提取线性结构，然后去除，闭运算的物理结果将平滑物体的轮廓，并将狭窄的间隙连接起来形成细长的弯曲，闭运算后仍然有很多噪音以及小目标，通过分析，血管是线性的，噪声和小目标都不是线性的，所以使用形态分析来提取线性血管，然后移除提取的容器； 步骤2：特征提取，对每幅图像中的每一个候选目标区域Ri，i＝1，2...，N，其中N为该图像中候选目标的总数，提取维度为1×6的灰度共生矩阵GLCM特征向量，即最大概率，自相关，聚类突出，聚类阴影，对比度，相关性，差分熵，差分方差，相异性，能量，熵； 步骤3：分类，将候选目标及特征向量输入到AdaBoost分类器中进行分类。

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