結合改進型GBVS模型和眼底血管結構特征的視盤檢測方法研究.pdf

1、彩色眼底圖像的處理與分析不僅可以用于診斷某些眼科疾病，還可以幫助醫(yī)生進行糖尿病、高血壓等全身性疾病的診斷，跟蹤病情的發(fā)展。在眼底視網(wǎng)膜圖像中，視盤是一個類圓形的近黃色或白色的亮斑，同時是眼底血管的發(fā)源地，匯聚著大量較粗的血管，其形狀、大小和深度等參數(shù)是衡量眼底健康狀況的重要指標。準確的視盤檢測不僅可以輔助定位血管、黃斑等重要的眼底組織結構，還可輔助確定滲出物、微動脈瘤等病變的位置，對眼底圖像分析具有重要的意義。
　　本文方法充分利

2、用視盤的亮度、對比度、相位一致性三類視覺特征以及主血管結構特性，提出一種結合改進型基于圖的顯著性模型(Gbvs)和眼底血管結構特征的視盤檢測方法。該方法首先對Gbvs模型進行改進，將其中的顏色、亮度、方向三類特征改為亮度、對比度、結合相位一致性(PC)三類特征，并利用改進后的Gbvs模型構造眼底圖像的顯著圖;然后提靜脈血管輪廓線，進行拋物線擬合，通過比較拋物線頂點鄰域內的顯著性與整幅眼底圖像的平均顯著性的大小確定視盤位置;最后，消除視盤