1.一种基于多圆快速分割眼底视盘的方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，基于高亮度和血管特性确定视盘中心；

1.1 彩色视网膜图像阈值分割

1)统计视网膜图像绿色通道归一化后的灰度直方图分布，逆序排列后，得到灰度级集合T＝{t1,t2,...,tn}和灰度级出现的频率集合 其中，n为灰度级，第一个灰度级t1＝1，最后一个灰度级tn＝0；

灰度级tm的出现频率为：

其中， 为灰度级tm出现的频率； 为灰度级tj出现的频率；

2)求取最佳阈值ξ：

其中，p代表视盘亮区占整个图像的百分比，Pi指前i个灰度级出现频率的占比，则P1指的是第一个灰度级出现频率的占比；

3)通过最佳阈值分割图像，得到连通区域，对各个连通区域进行标记，得到候选区域集合D＝{D1,D2,...,Dk}，其中，k代表连通区域的个数；

1.2 标记候选中心

以Di表示第i个连通区域，则第i个候选中心χi为：其中，d代表第i个连通区域Di内像素的总个数， 为Di内像素内第j个像素的坐标；

1.3 定位到视盘中心

1)采用中值滤波对1.2步得到的第i个候选中心χi附近的区域 进行边缘增强，其中，是以χi为中心的正方形区域，边长为Z+1；

2)采用1×3的一维卷积模板对区域 进行水平边缘的检测，得到在水平方向上的梯度

1×3的一维卷积模板为：

‐1 0 1

水平方向上的梯度 为：

其中，(x，y)为坐标点；

3)对水平方向上的梯度 超过特定阈值γ的部分进行保留，得到

4)将 在水平方向投影，即对垂直方向上的响应值累加，以最高值 做为第i个候选中心χi筛选的依据，得到视盘中心χop：其中，k代表连通区域的个数；

步骤2，基于多圆最小凸包运算分割视盘；

2.1 形态学移除血管

形态学移除血管过程采用膨胀操作，将 进行膨胀操作：其中， 为膨胀视盘后的视盘区域；δB为复试操作；f为区域函数；B为结构元素，采用的是半径为r的圆盘； 是以视盘中心χop为中心，半径为2Z+1的正方形区域；

2.2 Hough圆变换

采用canny算子双阈值分割处理膨胀视盘后的视盘区域 得到二值化的边缘图像E；

再对E进行圆检测，采用极坐标方式表达；根据圆检测得到点的数量对检测出来的所有圆进行由多到少的排序；第i个圆的函数为 其中R代表第i个圆的半径；

2.3 多圆最小凸包运算

排序后所得圆中，对前λ个圆的半径直接减r，得到的圆为则多圆最小凸包运算为：

其中， 为第i个调整后的圆内包含的像素集合；ψ(·)表示并集运算，K是Ω的所有凸包，S为所有凸包的交集，即多圆的最小凸包，也就得到了需要分割出来的视盘。