一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法

本发明适用于医学图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习的眼底图像病灶分割方法，该方法包括以下步骤：对原始的眼底图像进行灰度处理，得到眼底图像的灰度图；对眼底图像的灰度图进行边缘检测，划分为背景区块以及多个特征区块；识别特征区块中像素的特征结构类型，根据像素的特征结构类型及其灰度直方图，剔除特征区块中的干扰特征，得到修正特征区块；基于预设的深度学习模型，识别修正特征区块中的病灶；根据识别结果进行病灶分割，输出单通道多值图像。本发明通过先对原始的眼底图像进行灰度处理和边缘检测，可以初步分割出眼底图像的特征区块，然后通过剔除特征区块中的干扰特征，能够更高效和更准确地识别出眼底图像中的病灶。