图像处理方法及装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法及装置、电子设备及存储介质。

背景技术

视网膜神经纤维层缺损(Retinal Nerve Fiber Layer Defect，RNFLD)可分为局限性和弥漫性两种类型，一直被认为是青光眼的特征性表现，会导致视力不同程度的下降，一旦无法得到及时的治疗，会造成视力不断的下降，直至失明。此外，RNFLD特征也常见于系统性疾病，观察RNFLD的特征有可能为系统性或中枢神经系统性疾病的评估提供新的参考指标。

然而，传统对局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断依赖医生的检测识别，一方面效率低，不同医生的相关经验不同，诊断结果差异也会很大，导致传统对局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种图像处理方法，辅助医生对局限性视网膜神经纤维层缺损进行检测，以解决传统对局限性视网膜神经纤维层缺损的识别不准确，不精确、识别结果不佳的问题。

第一方面，本申请一实施例提供了一种图像处理方法，包括：确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像；基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果：通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像；利用预设分割阈值，对极坐标增强图像进行局限性神经纤维缺损分割操作，得到极坐标增强图像对应的第一局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像，包括：对感兴趣区域图像进行增强操作，得到增强图像；基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像；基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像，包括：基于视盘的中心确定极坐标变换操作对应的极坐标系的原点；确定N倍视盘的直径为极坐标系的极径，N大于或者等于2；基于极坐标系的原点和极径，将增强图像变换到极坐标系上，得到极坐标图像。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像，包括：利用视盘的直径的第一预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第一滤波图像；利用视盘的直径的第二预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第二滤波图像，第二预设数值大于第一预设数值；基于对第二滤波图像和第一滤波图像作差，得到中间图像；将中间图像上每个像素的像素值与M相乘，M大于1，得到极坐标增强图像。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于对第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果，包括：确定感兴趣区域图像中视盘区域对应的视盘区域极坐标图像；基于视盘区域极坐标图像和第一局限性神经纤维缺损图像分割结果，进行反极坐标变换操作，得到第二局限性神经纤维缺损图像分割结果，其中，第二局限性神经纤维缺损图像分割结果不包括视盘区域。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果，包括：针对第二局限性神经纤维缺损图像分割结果中存在的每个疑似局限性神经纤维缺损区域，基于疑似局限性神经纤维缺损区域位于视盘区域的预设方位、盘沿变化信息和疑似局限性神经纤维缺损区域的形态信息中的至少一种，确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域；其中，预设方位包括以下方位中的至少一种：视盘区域的上方；视盘区域的下方；视盘区域的鼻侧的方向；视盘区域的颞侧的方向。

第二方面，本申请一实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：确定模块，配置为确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像；检测模块，配置为基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行局限性神经纤维缺损检测，以得到待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。

第三方面，本申请一实施例提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器，用于存储处理器可执行指令的存储器，其中，处理器用于执行上述第一方面提及的图像处理方法。

第四方面，本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行上述第一方面提及的图像处理方法。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行局限性神经纤维缺损检测，在极坐标图像中更能突出局限性神经纤维缺损区域的特征，进而更能快速确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。本申请实施例能够通过极坐标变换操作，确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果，从而实现了辅助医生对视网膜神经纤维缺损进行检测的目的，可快速帮助眼科医生辅助判定局限性神经纤维缺损区域，解决了传统对局限性神经纤维缺损的识别不准确，不精确、识别结果不佳的问题。

附图说明

图1所示为本申请一实施例提供的应用场景示意图。

图2所示为本申请一实施例提供的图像处理方法的流程示意图。

图3所示为本申请一实施例提供的基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果的流程示意图。

图4所示为本申请一实施例提供的通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像的流程示意图。

图5所示为本申请一实施例提供的基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像的流程示意图。

图6所示为本申请一实施例提供的基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像的流程示意图。

图7所示为本申请一实施例提供的基于对第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果的流程示意图。

图8所示为本申请一实施例提供的图像处理装置的结构示意图。

图9所示为本申请的一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

视网膜神经纤维层缺损可分为局限性和弥漫性两种类型，一直被认为是青光眼的特征性表现，会导致视力不同程度的下降，一旦无法得到及时的治疗，会造成视力不断的下降，直至失明。此外，近年来的研究发现,RNFLD特征也常见于系统性疾病，例如，因系统性或眼局部血流动力学异常所致的疾病以及其他中枢性神经系统异常所致的疾病，病因不同，RNFLD的部位不同,导致的表现也不尽一致，观察RNFLD的特征有可能为系统性或中枢神经系统性疾病的评估提供新的参考指标。

然而，传统对局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断依赖医生的检测识别，在面对大量的患者时，医生的识别工作量大。由于医生的相关经验不同，对识别的诊断结果差异也会很大，医生相关经验不足，可能会导致对局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断效果不佳。此外，由于人工的局限性，面对大量的识别工作也容易产生诊断效果不佳的问题。

图1所示为本申请一实施例提供的应用场景示意图。如图1所示，该场景为待处理眼底图像进行处理的场景。具体而言，对待处理眼底图像进行处理的场景包括服务器110、与服务器110通信连接的用户终端120，服务器110用于执行本申请实施例提及的图像处理方法。

示例性地，在实际应用过程中，用户利用用户终端120向服务器110发送对待处理眼底图像进行处理的指令，服务器110在接受到该指令后，确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像；基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。服务器110继而向用户终端120输出待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果，以便用户在用户端120了解待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。

示例性地，待处理眼底图像可以是同一人的多张眼底图像，也可以是不同人的多张眼底图像。待处理眼底图像可以为45°眼底图像，也可以为60°眼底图像或者广角眼底图像或其他视场角的眼底图像，甚至其他模态的眼底图像，眼底图像可以以视盘为中心拍摄，也可以以黄斑中心为中心拍摄或其他眼位的图像。本申请实施例不对待处理眼底图像的种类作进一步限定。

示例性地，上述提及的用户终端120包括但不限于台式电脑、笔记本电脑等计算机终端及平板电脑、手机等移动终端。

下面结合图2至图7对本申请的图像处理方法进行简单的介绍。

图2所示为本申请一实施例提供的图像处理方法的流程示意图。如图2所示，本申请一实施例提供的图像处理方法包括如下步骤。

步骤S210，确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像。

示例性地，基于待处理眼底图像，通过图像分割技术或卷积神经网络，对待处理眼底图像进行处理，确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像。待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像包括视盘、视杯和黄斑等眼底的基本特征。

步骤S220，基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。

示例性地，基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，获得极坐标变换后的感兴趣图像。局限性神经纤维缺损在极坐标图像的表现为视盘下方、黄斑左侧或右侧的缺失区域，因此，通过极坐标变换后的感兴趣图像，更利于对局限性神经缺损进行检测，便于确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果，局限性神经纤维缺损检测结果包括：包含局限性神经纤维缺损的区域和不包含局限性神经纤维缺损的区域。

在一些实施例中，步骤S220的具体步骤如图3所示，此处不再赘述。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过极坐标变换操作，确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果，从而实现辅助医生对视网膜神经纤维层缺损进行检测的目的，还能够减少医生的识别工作量，解决了传统对局限性视网膜神经纤维层缺损的识别不准确，不精确、识别结果不佳的问题。

图3所示为本申请一实施例提供的基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果的流程示意图。如图3所示，本申请一实施例提供的基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果包括如下步骤。

步骤S310，通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像。

示例性地，对感兴趣区域图像进行图像增强处理，例如直方图均衡化、滤波增强等处理，确定感兴趣区域图像对应的增强图像。基于极坐标变换操作，对感兴趣区域对应的增强图像进行处理，获得极坐标增强图像。

在一些实施例中，步骤S310的具体实施方式如图4所示，此处不再赘述。

步骤S320，利用预设分割阈值，对极坐标增强图像进行局限性神经纤维缺损分割操作，得到极坐标增强图像对应的第一局限性神经纤维缺损图像分割结果。

示例性地，预设阈值可以选取为40、50、60、70，阈值分割结果较佳。应当理解，预设分割阈值可以根据需求设定，本申请实施例不对预设阈值作进一步限定。利用预设分割阈值，对极坐标增强图像进行分割，分割出候选局限性神经纤维缺损区域，得到极坐标增强图像对应的第一局限性神经纤维缺损图像分割结果。候选局限性神经纤维缺损区域为待确定的局限性神经纤维缺损图像区域。

示例性地，根据神经纤维缺损区域的特点，对候选局限性神经纤维缺损区域进行过滤筛选，去除伪神经纤维缺损区域，例如血管区域、视盘区域、视盘边界区域和背景区域；保留延展到感兴趣区域图像下方和长条形状的区域，即局限性神经区域和纤维缺损区域，第一局限性神经纤维缺损图像分割结果包括局限性神经区域和纤维缺损区域。

步骤S330，基于第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果。

示例性地，基于第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，即，从疑似局限性神经纤维缺损区域图像进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果，即，感兴趣区域图像对应的候选局限性神经纤维缺损图像。

在一些实施例中，步骤S330的具体步骤如图7所示，此处不再赘述。

步骤S340，基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果。

示例性地，确定感兴趣区域图像中的视盘区域的位置，根据第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，不同的位置关系对应不同的检测结果，从而确定局限性神经纤维缺损检测结果。

本申请实施例通过极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行图像增强，并利用预设分割阈值进行局限性神经纤维缺损分割操作，得到极坐标增强图像对应的第一局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果。本申请实施例能够通过进行图像增强，突出局限性神经纤维缺损区域，使得后续分割结果更加准确，并根据第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，提高了局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断效率，此外，还提高了对局限性视网膜神经纤维层缺损的诊断效果。

图4所示为本申请一实施例提供的通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像的流程示意图。如图4所示，本申请一实施例提供的通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像包括如下步骤。

步骤S410，对感兴趣区域图像进行增强操作，得到增强图像。

示例性地，对感兴趣区域图像进行直方图均衡化操作，实现对感兴趣区域图像进行增强操作，得到增强图像。

步骤S420，基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像。

示例性地，基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径。以视盘中心和5倍视盘直径为极径，对增强图像进行极坐标变换，得到增强图像对应的极坐标图像。应当理解，可以根据需求选择不同的视盘直径的相关数值进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像，本申请实施例不对极坐标变换操作的极径作进一步限定。

在一些实施例中，步骤S420的具体实施方式如图5所示，此处不再赘述。

步骤S430，基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标下的增强图像。

示例性地，选择不同的视盘的直径的倍数为尺度，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像，或者，根据不同的视盘的直径的倍数，对极坐标图像进行滤波操作后，基于不同的滤波结果，确定极坐标增强图像。

在一些实施例中，步骤S430的具体实施方式如图6所示，此处不再赘述。

本申请实施例通过感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像，提高运算能力，因此，提高了图像处理方法的效率，此外，对极坐标图像进行滤波处理，能够减极坐标图像的干扰，提高极坐标图像的质量。

图5所示为本申请一实施例提供的基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像的流程示意图。如图5所示，本申请一实施例提供的基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像包括如下步骤。

步骤S510，基于视盘的中心确定极坐标变换操作对应的极坐标系的原点。

示例性地，确定视盘的中心，以视盘中心为极坐标变换操作对应的极坐标系的原点。

步骤S520，确定N倍视盘的直径为极坐标系的极径。

N大于或者等于2。

示例性地，N为大于或者等于2数值。例如N可以选取为3、3.5、4、4.5、5、5.5、6等，N选取为5时，确定5倍视盘的直径为极坐标系的极径，在5倍视盘的直径为极坐标系的极径的情况下，极坐标变换操作的结果较优。本申请实施例不对N的具体取值作进一步限定。

步骤S530，基于极坐标系的原点和极径，将增强图像变换到极坐标系上，得到极坐标图像。

示例性地，基于上述选取的极坐标系的原点和极径，对增强图像进行极坐标变换，将增强图像变换到极坐标系上，得到极坐标图像。

本申请实施例通过N倍视盘的直径为极坐标系的极径，将增强图像变换到极坐标系上，得到极坐标图像，能够强化局限性神经纤维缺损区域，提高后续局限性神经纤维缺损图像分割结果的准确性，从而，进一步提高了局限性神经纤维缺损检测结果的精确度。

图6所示为本申请一实施例提供的基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像的流程示意图。如图6所示，本申请一实施例提供的基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像包括如下步骤。

步骤S610，利用视盘的直径的第一预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第一滤波图像。

示例性地，第一预设数值可以根据需求设定，选取第一预设数值可以为0.25，利用视盘的直径的0.25倍对极坐标图像进行中值滤波，得到第一滤波图像。可选地，第一预设数值也可以为0.3、0.5、0.4、0.5。

步骤S620，利用视盘的直径的第二预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第二滤波图像。

第二预设数值大于第一预设数值。

示例性地，第二预设数值可以根据需求设定，第二预设数值的大于第一预设数值即可，根据上述选取的第一预设数值为0.25，第二预设数值可以选取为2.5。可选地，第二预设数值可以为2.8、3、3.5、4、5。

步骤S630，基于第二滤波图像和第一滤波图像作差，得到中间图像。

示例性地，将第二滤波图像和第一滤波图像两幅图像之间对应像素做减法运算，得到中间图像。

步骤S640，将中间图像上每个像素的像素值与M相乘，M大于1，得到极坐标增强图像。

示例性地，M可以根据需求选取，M大于1即可。本申请实施例选取M为5，将中间图像上每个像素的像素值与5相乘，得到极坐标增强图像。

本申请实施例通过第一滤波图像和第二滤波图像作差，得到中间图像，通过中间图像与M相乘，得到极坐标增强图像，能够使得局限性神经纤维缺损区域更加清晰，进一步提高局限性神经纤维缺损检测结果的准确性。

图7所示为本申请一实施例提供的基于对第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果的流程示意图。如图7所示，本申请一实施例提供的基于对第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果包括如下步骤。

步骤S710，确定感兴趣区域图像中视盘区域对应的视盘区域极坐标图像。

示例性地，确定感兴趣区域图像中视盘区域，对感兴趣区域图像中视盘区域进行极坐标转换，得到感兴趣区域图像中视盘区域对应的视盘区域极坐标图像。

步骤S720，基于视盘区域极坐标图像和第一局限性神经纤维缺损图像分割结果，进行反极坐标变换操作，得到第二局限性神经纤维缺损图像分割结果。

第二局限性神经纤维缺损图像分割结果不包括视盘区域。

示例性地，基于视盘区域极坐标图像，将第一局限性神经纤维缺损图像分割结果中对应的视盘区域去除；对去除视盘区域的第一局限性神经纤维缺损分割图像进行反极坐标变换操作，得到第二局限性神经纤维缺损图像分割结果。或者，将第一局限性神经纤维缺损分割图像进行反极坐标变换操作之后，去除反极坐标变换操作的第一局限性神经纤维缺损分割图像中的视盘区域，从而得到第二局限性神经纤维缺损图像分割图像。通过上述两种方式获得的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果不包括视盘区域。

本申请实施例通过对去除视盘区域的第一局限性神经纤维缺损分割数据进行反极坐标变换操作，得到第二局限性神经纤维缺损图像分割结果，能够减少局限性神经纤维缺损图像分割结果的误差，得到更准确的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果。

在一些实施例中，基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果包括：针对第二局限性神经纤维缺损图像分割结果中存在的每个疑似局限性神经纤维缺损区域，基于疑似局限性神经纤维缺损区域位于视盘区域的预设方位、盘沿变化信息和疑似局限性神经纤维缺损区域的形态信息中的至少一种，确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域；其中，预设方位包括以下方位中的至少一种：视盘区域的上方；视盘区域的下方；视盘区域的鼻侧的方向；视盘区域的颞侧的方向。

示例性地，根据待处理眼底图像识别黄斑和视盘，再根据黄斑和视盘的相对关系判断出眼底图像的眼别(即，判断眼底图像是左眼眼底图像还是右眼眼底图像)，进而根据眼别确定疑似局限性神经纤维缺损区域与视盘的位置关系，确定疑似局限性神经纤维缺损区域位于视盘区域的上方、视盘区域的下方、视盘区域的鼻侧的方向或视盘区域的颞侧的方向，当疑似局限性神经纤维缺损区域位于位于视盘的颞侧上方和/或颞侧下方，可确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域。或者本领域技术人员可根据眼底其他特征，其他方式判断眼别，而后再根据眼别判断局限性神经纤维缺损区域相对于视盘的方向。若局限性神经纤维缺损区域位于视盘的颞侧上方和/或颞侧下方，则可确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域。判断眼别的其他方式包括但不限于根据血管判断眼别。进而根据眼底图像的眼别和局限性神经纤维缺损区域的位置信息，能够进一步确判定是否是真实的局限性神经纤维缺损区域。通过该步骤能够去除掉包含黄斑区域的背景信息防止干扰。疑似局限性神经纤维缺损区域的盘沿变化信息，根据视盘区域和视杯区域计算垂直杯盘比和下、上、鼻、颞侧盘沿距离，确定盘沿变化信息，当盘沿变化信息变窄时，可以确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域。疑似局限性神经纤维缺损区域的形态信息满足预设形态信息时，可以确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域。还可以基于疑似局限性神经纤维缺损区域位于视盘区域的预设方位、盘沿变化信息和疑似局限性神经纤维缺损区域的形态信息中的任意组合，确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域。

图8所示为本申请一实施例提供的图像处理装置的结构示意图。如图8所示，本申请一实施例提供的图像处理装置800包括确定模块801、检测模块802。具体地，确定模块801，配置为确定待处理眼底图像对应的感兴趣区域图像；检测模块802，配置为基于极坐标变换操作对感兴趣区域图像进行处理，基于处理后的数据进行局限性神经纤维缺损检测，以确定待处理眼底图像对应的局限性神经纤维缺损检测结果。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，通过极坐标变换操作进行坐标系转换，在极坐标系下对感兴趣区域图像进行图像增强，得到极坐标下的增强图像；利用预设分割阈值，对极坐标增强图像进行局限性神经纤维缺损分割操作，得到极坐标增强图像对应的第一局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第一局限性神经纤维缺损图像分割结果进行反极坐标变换操作，得到感兴趣区域图像对应的第二局限性神经纤维缺损图像分割结果；基于第二局限性神经纤维缺损图像分割结果和感兴趣区域图像中视盘区域的相对位置关系，确定局限性神经纤维缺损检测结果。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，对感兴趣区域图像进行增强操作，得到增强图像；基于感兴趣区域图像中的视盘的位置和直径，对增强图像进行极坐标变换操作，得到增强图像对应的极坐标图像；基于视盘的直径，对极坐标图像进行滤波操作，得到极坐标增强图像。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，基于视盘的中心确定极坐标变换操作对应的极坐标系的原点；确定N倍视盘的直径为极坐标系的极径，N大于或者等于2；基于极坐标系的原点和极径，将增强图像变换到极坐标系上，得到极坐标图像。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，利用视盘的直径的第一预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第一滤波图像；利用视盘的直径的第二预设数值倍数对极坐标图像进行中值滤波，得到第二滤波图像，第二预设数值大于第一预设数值；基于对第二滤波图像和第一滤波图像作差，得到中间图像；将中间图像上每个像素的像素值与M相乘，M大于1，得到极坐标增强图像。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，确定感兴趣区域图像中视盘区域对应的视盘区域极坐标图像；基于视盘区域极坐标图像和第一局限性神经纤维缺损图像分割结果，进行反极坐标变换操作，得到第二局限性神经纤维缺损图像分割结果，其中，第二局限性神经纤维缺损图像分割结果不包括视盘区域。

在一些实施例中，检测模块802进一步配置为，针对第二局限性神经纤维缺损图像分割结果中存在的每个疑似局限性神经纤维缺损区域，基于疑似局限性神经纤维缺损区域位于视盘区域的预设方位、盘沿变化信息和疑似局限性神经纤维缺损区域的形态信息中的至少一种，确定疑似局限性神经纤维缺损区域为局限性神经纤维缺损区域；其中，预设方位包括以下方位中的至少一种：视盘区域的上方；视盘区域的下方；视盘区域的鼻侧的方向；视盘区域的颞侧的方向。

下面，参考图9来描述根据本申请实施例的电子设备。图9所示为本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。

如图9所示的电子设备900(该电子设备900具体可以是一种计算机设备)包括存储器901、处理器902、通信接口903以及总线904。其中，存储器901、处理器902、通信接口903通过总线904实现彼此之间的通信连接。

存储器901可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)，静态存储设备，动态存储设备或者随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)。存储器901可以存储程序，当存储器901中存储的程序被处理器902执行时，处理器902和通信接口903用于执行本申请实施例的图像处理方法中的各个步骤。

处理器902可以采用通用的中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器，应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本申请实施例的图像处理装置中的各个模块所需执行的功能。

处理器902还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本申请的图像处理方法的各个步骤可以通过处理器902中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器902还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器901，处理器902读取存储器901中的信息，结合其硬件完成本申请实施例的图像处理装置包括的模块所需执行的功能，或者执行本申请实施例的图像处理方法。

通信接口903使用例如但不限于收发器一类的收发装置，来实现电子设备900与其他设备或通信网络之间的通信。例如，可以通过通信接口903获取待处理眼底图像。

总线904可包括在电子设备900各个部件(例如，存储器901、处理器902、通信接口903)之间传送信息的通路。

应注意，尽管图9所示的电子设备900仅仅示出了存储器、处理器、通信接口，但是在具体实现过程中，本领域的技术人员应当理解，电子设备900还包括实现正常运行所必需的其他器件。同时，根据具体需要，本领域的技术人员应当理解，电子设备900还可包括实现其他附加功能的硬件器件。此外，本领域的技术人员应当理解，电子设备900也可仅仅包括实现本申请实施例所必需的器件，而不必包括图9中所示的全部器件。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。