Bildmatching und Bewegungskompensation bei Fundus-Bildern

Zusammenfassung

Bildgestützte Diagnosen des Augenhintergrundes werden oft durch eine instabile Fixation der Augen des Patienten erheblich erschwert. Deshalb ist es bei einer Auftiahmefolge des gleichen Augenhintergrundes unbedingt notwendig, die stabile Fixation durch eine Bewegungskompensation zu garantieren. Dies ist eine klassische Aufgabe der Bildregistrierung (siehe z.B. [1]). Da in den Bildern keinerlei Referenzpunkte oder Referenzobjekte sicher bestimmt werden können, scheiden alle merkmalsbasierten Matching-Verfahren aus, die auf Referenzen von Punkten bzw. Objekten beruhen. Daher müssen wir uns auf die signalbasierte Bewegungskompensation beschränken. Hier gibt es in der Literatur eine Fülle von Verfahren, die im wesentlichen in die differentiellen und die flächenbasierten Verfahren eingeteilt werden, siehe stellvertretend [12]. Auch alle Verfahren, die die „Mitnahme der Grauwerte“voraussetzen, sind für die vorliegende Aufgabenstellung ungeeignet, beispielsweise der „Optische Fluß“oder der Algorithmus in [11]. Ein großer zeitlicher Abstand zwischen zwei Aufnahmen des Augenhintergrundes bedingt erhebliche photometrische Schwankungen. Physiologisch bedingte Veränderungen der Retina führen zu starken Differenzen in den Grauwerten, so z.B. das Füllen/Leeren von Adern des Augenhintergrundes, siehe Abb.l. Die zwischen den Einzelbildern auftretenden geometrischen Transformationen bestehen im wesentlichen aus Translationen, aber auch geringe Rotationen, Skalierungen und sogar Deformationen sind vorhanden.