1.一种视网膜图像视盘定位方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、对彩色视网膜图像进行预处理，包括对视网膜图像进行灰度化处理和掩膜处理，得到视网膜灰度图像；

S2、基于步骤S1所得视网膜灰度图像计算其纹理特征的标准差，计算获得基于标准差特征分割处理的二值图像；

S3、对步骤S2所得分割图像进行形态学的膨胀操作获得膨胀图像；

S4、在步骤S3所得的膨胀图像上进行圆检测，对符合条件的定位圆进行标记和保存；

在膨胀图像上上进行圆检测的步骤包括：

S41、根据步骤S3所得的膨胀图像识别视盘区域，并分别记录视盘区域的横向坐标上的最小值与最大值和纵向坐标上的最小值与最大值，定义视盘区域的横向坐标的最小值为m1，横向坐标的最大值为m2，视盘区域的纵向坐标的最小值为n1，纵向坐标的最大值为n2；

S42、定义圆心和半径，设定半径的初始值，设定圆心的横坐标取值范围为(m1，m2)，设定圆心O的纵坐标的取值范围为(n1，n2)；

S43、在圆周上均匀取设定数量的验证点，当所有验证点均位于视盘区域内时，执行步骤S44，否则，执行步骤S45；

S44、记录圆心位置和验证点，完成圆检测；

S45、半径减1，并重复步骤S43；

S5、将标记和保存的定位圆标记在彩色图像上，定位圆的圆心为定位到的视盘。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中，所述二值图像的获取步骤包括：S21、通过灰度共生矩阵计算视网膜灰度图像上每个像素的标准差特征值，获得基于每个像素的标准差的特征矩阵；

S22、对所有像素的标准差进行排序，以像素数量设置第一阈值对步骤S21所得的特征矩阵进行二值化分割，获得步骤S2中所述二值图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述第一阈值的取值为非零值像素点的2/

3。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述对特征矩阵分割的表达式为：其中：Z为特征矩阵非零值像素点的排序集合，Y为二值图像，K为第一阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述半径r的初始值为(50，100)，所述验证点的取值为(200，360)。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述灰度共生矩阵的窗口大小均为17x17，灰度等级均为8级。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：通过分量发或最大值法或平均值法或加权平均法对彩色视网膜图像进行灰度化处理。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述掩膜为二维矩阵数组或多值图像，用于突出感兴趣区域，屏蔽噪声区域。