本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)學(xué)區(qū)域深度信息的視網(wǎng)膜圖像分割

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【摘要】：針對視網(wǎng)膜圖像中因復(fù)雜的脈管結(jié)構(gòu)、光照不均等因素造成由一般的閾值處理方法難以準確分割病灶區(qū)域的問題,提出了一種基于修改形態(tài)學(xué)區(qū)域深度信息的視網(wǎng)膜圖像分割方法。該方法基于形態(tài)學(xué)中的區(qū)域極值概念。從區(qū)域極值的特征分析入手來修改極值區(qū)域,最后進行擴展的H-極小值變換實現(xiàn)圖像的區(qū)域分割。實驗結(jié)果表明,該方法能同時解決過分割和欠分割問題,在準確率和檢全率上都得到了滿意的病灶分割效果。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計算機工程學(xué)院;上海交通大學(xué)自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(61375020)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在近幾十年來,日益發(fā)展的主流數(shù)字成像系統(tǒng)技術(shù)帶動了眼底成像的革命。視網(wǎng)膜成像已成為視網(wǎng)膜和系統(tǒng)疾病病人臨床診斷和管理的主要支撐工具。其中臨床的序列視網(wǎng)膜圖像的變化檢查過程主要是通過比較圖像之間的差異性,依賴于圖像序列的分割結(jié)果,檢查出病灶的變化。其差異

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9 帥永e，

本文編號：1245194