在眼科的領域裡，視網膜影像的判斷為許多系統以及眼底疾病在診斷治療上的一重要
參考依據。但由於眼底影像會因為負迴饋控制的影響下而成為一漂移的狀態，這使得
使斷結果及後續研究發展形成極大的誤差及阻礙。
為了偵測此類影像上的漂移量，由以往的序列式相似性偵測（SSD ）研究中發現：絕
對值差值總和法（SAVD）擁有最快的運算速度，而且其結果的準確度亦與其他研究相
類似。所以在本研究中以此法為主要運算基礎並大量地應用影像中的特徵，發展出一
多階段之平移旋轉偵測演算法則，以期達到運算量降至最低的目的。而本研究中所使
用的眼底影像特徵則分別為：
１﹒眼底的視神經乳頭區（optic disc）為眼底最亮的區域，而且在每個眼球內，也
僅存在一個視神經乳頭區。
２﹒由視神經乳頭區走出或進入眼底的動靜脈血管均分布在以視神經乳頭區為中心的
四個象限內。
３﹒在本研究中假設：一眼底影像經過漂移後，影像中主要血管分支點與視神經乳頭
區之間的相對向量位置不會因為影像的漂動而改變。
由實驗的測試結果中得知，如果影像中存在著演算法中所運用的圖形特徵，漂移影像
中的單純平移量都能準確地測出，而影像中的旋轉現象亦能有限度地被偵測出來並且
假設其誤差範圍。就總運算量而言，則為１６３８４次的整數加法運算，以及平移時
的１５０００次絕對值得減運法或是旋轉時的４５０００次絕對值減法運算法，而此
量是以往研究計算的百分之一以下。
關鍵詞：視網膜影像、影像校準、序列式相似性偵測。
|