基于纹理特征的视网膜图像分割算法研究

发布时间:2024-04-14 05:44
  视网膜图像里的血管是可以被观察到的一类微血管,其分布、结构和形态特征的变化能在一定程度上反映病变的程度。伴随着医学影像技术的发展,除了依靠人工进行视网膜疾病诊断之外,使用计算机进行辅助诊疗已经成为最常见的手段。计算机进行辅助诊疗对视网膜图像的病变原因进行甄别,对糖尿病引发的视网膜病变、青光眼以及视神经炎的诊断等问题存在着重大的意义。血管分割与视盘定位是视网膜图像分析相关的两个主要工作。由于在获取视网膜图像时的环境差异大,光照不均、对比度失衡以及病变亮斑出血等问题都会增大视网膜图像处理的难度。视盘是眼底图像中最重要的生理结构,准确的定位到视盘所在位置,有利于精准判断眼底病变起因。在病变图像中,视盘可能会被完全覆盖,也可能会被亮斑遮盖一部分,也存在着图像之中不存在视盘的情况。在正常图像中的视盘是亮度最明显的区域,在病变图像中它很容易和大尺寸的亮黄色病变区域混淆,如果能够精准的检测出视盘区域,就可以把它从候选病变对象中筛选出来。为了准确、高效的进行视盘定位,本文设计了一种基于纹理特征与形状特征的视盘定位方法。在对正常和病变眼底图像的测试中,此方法都表现出良好的视盘定位效果。与其它的视盘定位方...

【文章页数】:75 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1彩色视网膜图像主要构成

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图2.3BP神经网络三层结构示例图

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图2.8像素连通

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第2章相关理论介绍22(a)四邻域(b)斜对角线邻点(c)八邻域图2.8像素连通区域示例在视网膜图像之中,利用去除小面积连通域也是实现去燥功能的一种常见方法。2.5视网膜数据库简介在彩色视网膜图像数据库之中,一般都含有彩色视网膜图像以及它们相对应的专家手动分割结果,这是用来计算准....


图2.8像素连通区域示例

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本文编号:3954207

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