為了減少運算量，提高算法的速度，在算法的實現(xiàn)中采用了二維快速傅里葉正反變換。由于低頻背景和極高頻噪聲得到衰減，在反變換后的圖像中病變的灰度值得到相對增強，明顯高于周圍的背景灰度值，這樣可以較容易地分離病變和背景，因此，經(jīng)過傅里葉正反變換病變得到增強的圖像，灰度值可以作為輸入特征進行提取。
　利用上述方法獲得樣本圖像的方差、殘差和灰度特征，歸一化后組成輸入特征向量，輸入到如圖1所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP訓練算法進行訓練。訓練完畢后，輸入待分類的眼底熒光圖像，提取圖像特征，并進行歸一化處理。將歸一化后的特征值輸入已訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行分類，根據(jù)分類結(jié)果就可得到眼底熒光圖像中的目標區(qū)域。
3 實驗結(jié)果分析與對比
　圖4所示為視網(wǎng)膜血管圖像分割結(jié)果,其中圖4(d)為基于最大熵的閾值方法分割后的血管圖像，圖4(e)為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割后的血管圖像。圖5所示為視網(wǎng)膜病變區(qū)域分割結(jié)果,其中圖5(d)為基于最大熵的閾值方法分割后的圖像，圖5(e)為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割后的圖像。對比兩種不同的分割方法可以發(fā)現(xiàn),基于閾值的分割方法運算速度較快，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分割后的圖像噪聲更小，圖像更清晰。

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