WienerフィルターとClaheを使用してカラー網膜眼底画像を強化するためのハイブリッドアルゴリズム

眼科の分野で使用されるデジタル画像は、特定の眼疾患の自動検出のための最も重要な方法の1つです。これらのプロセスには、検眼医が病気を特定するのを支援する主要なステップとしての画像強化が含まれます。したがって、網膜眼底画像の強化のために多くのアルゴリズムと方法が開発されました。これは、イメージの詳細をマスクする人工境界や薄暗い照明など、通常、強化プロセスに伴う課題を経験する可能性があります。これらの問題を排除するために、このホワイトペーパーでは、カラー画像を3つのチャネル（赤、緑、青）に分離することに基づいて、新しいアルゴリズムが提案されています。緑色のチャネルは、Wienerフィルターに渡され、Clahe技術を使用して補強されてから、元の赤と青のチャネルとマージされます。このアプローチでグリーンチャネルノイズを削減することは、他のカラーチャネルで効果的であることが証明されています。コントラスト改善インデックス（CII）およびファジネス（R）テストの線形インデックスの結果は、ドライバーデータベースから選択された10のテスト眼底画像内の血管画像の改善およびその他の詳細の適用の適用における代替アルゴリズムと比較して、提案されたアルゴリズムの成功を示しています。。

Digital images used in the field of ophthalmology are among the most important methods for automatic detection of certain eye diseases. These processes include image enhancement as a primary step to assist optometrists in identifying diseases. Therefore, many algorithms and methods have been developed for the enhancement of retinal fundus images, which may experience challenges that typically accompany enhancement processes, such as artificial borders and dim lighting that mask image details. To eliminate these problems, a new algorithm is proposed in this paper based on separating colour images into three channels (red, green, and blue). The green channel is passed through a Wiener filter and reinforced using the CLAHE technique before merging with the original red and blue channels. Reducing the green channel noise with this approach is proven effective over the other colour channels. Results from the Contrast Improvement Index (CII) and linear index of fuzziness (r) test indicate the success of the proposed algorithm compared with alternate algorithms in the application of improving blood vessel imagery and other details within ten test fundus images selected from the DRIVER database.