針對視網(wǎng)膜血管圖像特征信息復(fù)雜程度高,現(xiàn)有算法存在微血管分割較低和病理信息誤分割等問題,提出一種融合Dense Net和U-Net網(wǎng)絡(luò)的血管分割模型。首先,通過限制對比度直方圖均衡化和filter濾波對圖像進行血管增強處理;其次,利用局部自適應(yīng)gamma提升圖像亮度信息并降低偽影的干擾;再次,由多尺度形態(tài)學(xué)濾波局部增強微血管特征信息;最后,利用U型密集鏈接模塊進行分割。該算法在DRIVE數(shù)據(jù)集上實驗,其平均準確率、靈敏度和特異性分別高達96. 74%、81. 50%和98. 20%。 

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【參考文獻】：
期刊論文
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