基于形态学区域深度信息的视网膜图像分割

发布时间：2017-12-02 14:17

  本文关键词：基于形态学区域深度信息的视网膜图像分割

  更多相关文章： 形态学重构 区域极值 扩展的H-极值变换 区域深度

【摘要】：针对视网膜图像中因复杂的脉管结构、光照不均等因素造成由一般的阈值处理方法难以准确分割病灶区域的问题,提出了一种基于修改形态学区域深度信息的视网膜图像分割方法。该方法基于形态学中的区域极值概念。从区域极值的特征分析入手来修改极值区域,最后进行扩展的H-极小值变换实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法能同时解决过分割和欠分割问题,在准确率和检全率上都得到了满意的病灶分割效果。
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海交通大学自动化系;
【基金】：国家自然科学基金资助(61375020)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在近几十年来,日益发展的主流数字成像系统技术带动了眼底成像的革命。视网膜成像已成为视网膜和系统疾病病人临床诊断和管理的主要支撑工具。其中临床的序列视网膜图像的变化检查过程主要是通过比较图像之间的差异性,依赖于图像序列的分割结果,检查出病灶的变化。其差异

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本文编号：1245194