基于特征提取和監(jiān)督學習的視網(wǎng)膜血管分割技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、眼底視網(wǎng)膜血管的病變可以反映出很多全身性疾病，通過觀測眼底血管變化來協(xié)助視網(wǎng)膜疾病的早期篩查具有重要意義。視網(wǎng)膜血管分割算法作為視網(wǎng)膜疾病自動篩查系統(tǒng)的核心組成部分，其性能的優(yōu)劣直接關系到整個系統(tǒng)的性能。目前，國內(nèi)外研究人員已開發(fā)出很多視網(wǎng)膜血管分割方法，但大都不能滿足臨床眼底檢測的要求。因此，研究出能夠滿足實際應用的視網(wǎng)膜血管分割方法對臨床眼科研究具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。本文基于上述應用需求，并結合眼底視網(wǎng)膜血管的自身結構特點，

2、研究了一種特征提取和基于監(jiān)督學習的視網(wǎng)膜血管分割方法。
　　首先，分析了視網(wǎng)膜圖像的RG B通道，選取綠色通道作為后續(xù)處理對象。再通過直方圖均衡化(HE)和受限對比度自適應直方圖均衡化(CLAHE)兩種方法對視網(wǎng)膜圖像做增強處理，發(fā)現(xiàn)C LAHE對視網(wǎng)膜圖像的增強效果要更好。為減少相機獲取過程噪聲的影響和無效信息對血管分割的干擾，對處理后的圖像感興趣區(qū)域(ROI)做了膨脹處理并設計了基于 YIQ顏色空間模型的眼底視場提取(FOV)

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