本文關鍵詞：基于專家知識的白內(nèi)障影像等級自動分類系統(tǒng)研究

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【摘要】：白內(nèi)障是當前致盲的主要疾病之一。有研究指出,全世界低視力人群中,有一半患有白內(nèi)障疾病。而眼底圖像是診斷白內(nèi)障疾病的一個重要參考依據(jù)。眼底圖像的分類主要包括圖像預處理、特征提取和分類器三部分。本文中將眼底圖像經(jīng)過提取RGB彩色空間的G通道圖像,改進的高低帽變換來增強圖像,三邊濾波器對圖像進行去噪和最大類間方差法對圖像進行了相應的預處理。本文中,提出了兩種對白內(nèi)障眼底圖像自動分類的方法,一個是基于紋理的分類方法,另一個是基于PCA+LDA的分類方法�；诩y理的分類方法采用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器,基于PCA+LDA的分類方法采用的是最小距離分類器。最終眼底圖像被分成了正常眼底、輕度白內(nèi)障眼底圖像、中度白內(nèi)障眼底圖像和重度白內(nèi)障眼底圖像。實驗結果表明,兩種分類器的正確率都能達到80%。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R776.1;TP391.41

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