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Non-Uniform Illumination Correction in Non-Mydriatic Digital Fundus Camera

Jos A. Stuchi, Marcelo A. C. Vieira Department of Electrical and Computer Engineering

University of So Paulo - USP So Carlos SP Brazil josestuchi@gmail.com

Abstract Fundus cameras are widely used to analyze the retina image and allow the diagnostic of many kinds of pathologies such as macular degeneration, glaucoma and hypertension. Thus, the quality of the image is an important factor for obtaining a precise diagnostic. However, a common problem in retinography is the correct alignment of the equipment light inside the patient eye to obtain the image of the retina, mainly in non-mydriatic devices. In many cases, the light doesnt reach the retina homogeneously and the image may have problems of non-uniform illumination, which impair the medical diagnosis. Thus, this work presents a new method to enhance the image quality of the retina using homomorphic filtering and artificial neural network in order to provide homogeneous illumination to the retina images obtained using non-mydriatic fundus cameras.

Keywordsfundus camera; retinography; image filtering; image restoration; homomorphic filtering; artificial neural networks

I. INTRODUO A retinografia o exame ocular que permite a deteco de

vrias doenas, tais como: glaucoma, retinose pigmentar, degenerao macular relacionada idade e retinopatia diabtica. Por permitir a anlise da condio vascular ao vivo e de maneira no intrusiva [1], tambm permite revelar outras informaes a respeito do estado do paciente, no apenas relacionadas sade do olho. Dentro desse contexto, destaca-se para a capacidade de deteco de doenas como hipertenso, toxoplasmose, diabetes, leucemia e at mesmo cncer [2].

Um dos equipamentos mais comuns usado para a observao da retina o retingrafo digital. Esse equipamento composto por lentes, espelhos, filtros, sistema de iluminao e cmeras e objetiva aplicar uma iluminao homognea na retina que, depois de alinhada, fotografada para o diagnstico de possveis patologias.

A maioria dos retingrafos permite a realizao de dois tipos de exames: as angiografias e as retinografias. As angiografias so exames nos quais h a injeo de contraste no paciente, objetivando o destaque de estruturas do fundo do olho. J as retinografias no utilizam contraste e o olho pode ser fotografado diretamente. Os tipos mais comuns de angiografia so a FA (Fluorescein Angiography), usando fluorescena como constraste, e a ICG (Indocyanine Green Angiography), com indocianina verde. No caso das

retinografias, as mais comuns so as coloridas e as RF (Red Free) [3].

O procedimento comum em exames de retinografia consiste em dilatar a pupila do paciente utilizando-se colrios midriticos. Essa dilatao permite que mais luz gerada pelo equipamento atinja a retina, o que resulta em fotos melhores e com mais informao. No entanto, tentando diminuir a intruso do exame, vrios equipamentos permitem a realizao de fotos no midriticas, nas quais no necessrio utilizar colrio para dilatar o olho do paciente.

Em ambos os casos, e em especial no segundo, devido a no dilatao da pupila, podem ocorrer problemas de iluminao da retina, devido ao incorreto posicionamento do anel de iluminao formado pelo retingrafo. Nesse caso, a imagem gerada apresentar problemas de iluminao, como mostra um exemplo na Fig. 1. Uma imagem desse tipo perde bastante em qualidade, uma vez que as informaes da retina podem estar sendo apresentadas muito escuras em uma parte da imagem, escondendo informaes dos vasos, por exemplo, e muito clara em outra parte, chegando at mesmo a saturar essas informaes. Outro problema observado em exames no-midriticos o fato de que depois da primeira imagem, a pupila fecha ainda mais devido ao flash do equipamento e se torna mais difcil iluminar corretamente a retina, gerando imagens escuras.

Fig. 1. Imagem com diferena de iluminao na retina em exame no-

midritico

Vrios mtodos podem ser utilizados para tentar contornar esse problema. Considerando o domnio do espao, um mtodo bastante simples tentar aumentar manualmente o brilho da imagem ou mesmo usar correo gama que permite a compensao de pontos de no-linearidade na iluminao da imagem [4]. J no domnio da frequncia, um dos mtodos mais utilizados para a correo da no-homogeneidade de iluminao de imagens a filtragem homomrfica [4].

A filtragem homomrfica permite normalizar o brilho e aumentar o contraste da imagem simultaneamente. Na imagem, a refletncia e a iluminao no so separveis, mas suas localizaes no domnio da frequncia podem ser localizadas por aproximao. Como a iluminao e a refletncia se combinam de forma multiplicativa, aplica-se o logaritmo na imagem no domnio do espao e as componentes multiplicativas podem ser separadas linearmente no domnio da frequncia e, dessa forma, tratadas separadamente. Para deixar a iluminao da imagem mais uniforme, as altas frequncias da imagem devem ser aumentadas e as baixas frequncias diminudas, uma vez que as componentes de frequncias altas caracterizam mais a refletncia da imagem (quantidade de luz refletida pelo objeto na cena), enquanto que as frequncias baixas representam a maior parte da iluminao da imagem. Dessa forma, o filtro homomrfico utiliza um filtro passa-alta para suprimir baixas frequncias e ampliar as altas, no domnio logartmico das intensidades da imagem [4]. Para a construo da curva desse filtro, dois parmetros devem ser definidos: o relativo iluminao (!) para baixas frequncias e o relativo refletncia (!) para as altas. Uma forma de aumentar o contraste da imagem utilizar os parmetros ! < 1 e ! > 1.

No entanto, a definio automtica desses parmetros no uma tarefa fcil. Uma das maneiras tentar determinar se a imagem est clara ou escura, fazendo uma escala de variao do ! e !, conforme a classificao da intensidade de iluminao na imagem. Entretanto, como partes da imagem podem estar com diferentes intensidades de iluminao, fica bastante difcil definir o parmetro apenas por informao da mdia da luminosidade da imagem ou das regies da imagem separadamente.

Assim, para a correo da imagem ser mais adequada, os valores dos parmetros ! e ! devem ser corretamente definidos e uma boa forma para a definio desses parmetros a partir da anlise visual da imagem. O problema da definio dos parmetros ! e ! tende a uma soluo por generalizao, aps o processo de aprendizado, aplicando imagens diferentes no sistema e definindo os parmetros de sada manualmente a partir da avaliao humana da qualidade e melhoria na imagem.

Este trabalho apresenta um novo mtodo de correo de no homogeneidade de iluminao de imagens da retina utilizando filtragem homomrfica, no qual a definio dos parmetros do filtro feito automaticamente utilizando redes neurais artificiais.

II. METODOLOGIA Na filtragem homomrfica, o processamento da imagem

ocorre no domnio da frequncia. Conforme Pratt et al. [4], essa tcnica utilizada quando a imagem possui rudo

multiplicativo ou interferncia. A imagem, (, ), modelada como um produto de uma imagem livre de rudo , e de uma matriz de interferncia de iluminao (, ). Dessa forma, tem-se que:

, = , (, ) (1)

De forma ideal, a componente da iluminao deveria ser

constante para toda a imagem. Fazendo o logaritmo da equao, obtm-se o resultado linear aditivo:

log , = log , + log { , } (2)

Tcnicas convencionais de filtragem linear podem agora ser

aplicadas para reduzir o logaritmo da componente de interferncia. Aps a aplicao do filtro, basta aplicar a exponencial na equao para completar o processo de melhoria da imagem. O diagrama em blocos da Fig. 2 exemplifica o processo de filtragem homomrfica.

, (, )

Fig. 2. Processo de filtragem homomrfica

No bloco de filtragem linear, um filtro, conforme mostra a Fig. 3 deve ser implementado. Esse filtro pode ser caracterizado por qualquer curva, como a Gaussiana ou Butterworth por exemplo. No entanto, os parmetros ! e ! devem ser definidos para cada imagem, buscando assim o melhor ponto de filtragem, o que resulta em uma imagem com uma qualidade melhor.

Fig. 3. Exemplo de filtro linear aplicado no domnio da frequncia

A definio dos parmetros de forma automatizada no algo simples. Cada imagem possui os seus melhores parmetros especficos, sendo que o ! praticamente no varia entre as imagens. No entanto, dependendo se a imagem est bem iluminada ou no, o parmetro ! varia bastante de uma imagem para outra.

Dessa forma, optou-se nesse trabalho pela utilizao das redes neurais artificiais para auxiliar nessa etapa. Como o problema trata-se de um algoritmo de generalizao baseado

Log Filtragem Linear

Exp

(, )

!

!

(, )

em aproximao de funes, a rede escolhida foi a Multi-Layer Perceptron (MLP).

Essa rede um modelo de rede neural com aprendizado supervisionado na qual se relaciona um conjunto de dados de entrada sua sada apropriada. Consiste de mltiplas camadas de ns, em que cada camada est completamente conectada com a camada posterior. Excluindo a entrada, cada n a representao de um neurnio que possui uma funo de ativao, sendo que o conhecimento dessa rede fica armazenado na conexo entre seus neurnios, modelo este bastante parecido com as conexes do crebro humano.

As redes MLP possuem inmeras aplicaes em diversos tipos de problemas, sendo bastante versteis quanto aplicabilidade. Entre as principais aplicaes, pode-se citar: aproximao universal de funes, reconhecimento de padres, identificao e controle de processos, reviso de sries temporais e otimizao de sistemas [5].

Nesse trabalho, a rede MLP foi utiliz

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