1.一种视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，包括如下步骤：

1)读入原始图像：采用绿色通道读入视网膜眼底原始图像；

2)移除血管中心光反射：采用数学形态学图像滤波，提取视网膜眼底原始图像的几何特征，根据几何特征，选择方形结构元素对视网膜眼底原始图像进行击中与否变换，得到比视网膜眼底原始图像突出物体特性信息的形态学滤波图像；

3)去除椒盐噪声：采用自适应中值滤波对形态学变换图像去除图像椒盐噪声；

4)平滑噪声：采用自适应平滑滤波对自适应中值滤波图像平滑噪声；

5)背景提取：采用几何均值滤波对自适应平滑滤波图像进行背景提取，几何均值滤波的表达式为：

其中，Sx，y指的是图像邻域，m和n为邻域的大小尺寸，G(i，j)为滤波前二维图像矩阵，G′(x，y)为滤波后二维图像矩阵；

6)得到阴影矫正图像：用自适应平滑滤波后的图像减去背景图像得到阴影矫正图像；

7)得到均匀化图像：对阴影矫正图像进行灰度级全局变换得到均匀化图像；

8)求补图像：对均匀化图像求补图像；

9)得到血管增强图像：对补图像采用形态学顶帽变换得到血管增强图像；

10)输出增强图像。

2.根据权利要求1所述的视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，所述形态变换为开运算：设A是视网膜眼底原始图像，B是结构元素图像，则集合A被结构元素B作开运算，记作A。

B，其表达式为：

其中，A⊙B表示腐蚀操作， 表示先腐蚀后膨胀。

3.根据权利要求1所述的视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，所述中值滤波定义为：g(x，y)＝median{f(x-i，y-i)}，(x，y)∈S其中，g(x，y)，f(x,y)为像素灰度值，S为模板窗口，自适应中值滤波在两个层次上变换，假设这两个层次分别定义为A层和B层，其具体含义如下：A层：如果Zmin

B层：如果Zmin

其中，Zmin为Xx，y中灰度级的最小值，Zmed为Xx，y中灰度级的中值；

Zmax为Xx，y中灰度级的最大值；

Z(x，y)为在坐标(x，y)上的灰度值；

Xmax为Xx，y允许的最大尺寸，Zmin和Zmax为是类冲激式的噪声成分。

4.根据权利要求1所述的视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，所述自适应平滑滤波为：假设用h(x，y)来表示自适应掩膜矩阵H中的系数，g(x，y)表示图像像素，则有：h(x,y)＝f(g(x,y))

其中，

在使用h(x，y)进行滤波时，每一次的卷积结果都需要用N(x，y)进行归一化，其中：

5.根据权利要求1所述的视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，所述灰度级全局变换函数如下：

其中，

g＝gin+128-gin_maxgin和gout分别是输入图像即阴影矫正图像和输出图像即均匀化图像的灰度级变量，gin_max是阴影矫正图像灰度级像素最大值。

6.根据权利要求1所述的视网膜眼底图像预处理方法，其特征是，所述顶帽变换定义为：

其中，IVE是新血管增强图像， 是均匀化图像的补图像，γ是对 作开运算操作。