如何有效地预处理眼底图像？

Question

近一周以来，我一直在尝试用似乎没有学到任何东西的眼底图像训练Keras模型。我认为主要问题是训练图像的预处理错误。

我使用的是经过预训练的InceptionV3模型和OpenCV，但是其默认的预处理功能在这些眼底图像上似乎效果不佳。InceptionV3使用了预处理]

import numpy as np
def preprocess_input(x): 
   x = np.divide(x, 255.0) 
   x = np.subtract(x, 1.0) 
   x = np.multiply(x, 2.0) 
   return x 

这里是我的数据集的样本

也经过一些研究，我找到了这些预处理步骤，但我不知道如何复制它们。

请您提供用于眼底图像预处理的标准python脚本吗？

Answer 1

[有很多不同的方法来进行预处理，但是尝试从您提供的没有进一步信息的样本处理图像中推断出所使用的方法是猜测。周边搜索显示了大量关于眼底图像分析主题的论文。

This paper使用了多步方法来改善图像质量并识别感兴趣区域（渗出液）。请参见第5页，“ F。预处理”部分。步骤是：

• 灰度转换
• 高斯滤波器cv2.gaussianblur(sourceImage,(3,3),cv2.BORDER_DEFAULT)
• 中值过滤器cv2.medianBlur(sourceImage,(3,3))
• 模糊cv2.blur(sourceImage,(3,3))

不幸的是，所有过滤方法都具有本文没有提到的参数，但它为您提供了一个尝试，以最小的内核/默认参数尝试使用上述方法，然后从那里开始。