基于视觉感知的视网膜图像增强方法

发布时间：2017-10-05 02:06

  本文关键词：基于视觉感知的视网膜图像增强方法

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【摘要】：提出一种快速、自适应地实现视网膜图像增强的方法。利用数学形态法和图像视觉质量的自适应变换建立适用于视网膜图像增强的方法,首先,采用数学形态法,提取图像信息,去除背景干扰;然后基于视觉的特性获取最佳的图像参数,结合Zadeh-X变换方法获取最佳图像。利用该方法所提取的视网膜图像增强了血管信息,所获图像与造影图像进行对比,优于造影图像,同时减少造影剂的使用,使病人免受造影剂的伤害。此方法可以有效地增强对比度,大大提高了图像质量,对视网膜组织进行定量分析与检测,对临床眼科学的病理诊断具有非常重要的意义。
【作者单位】： 成都医学院物理教研室;电子科技大学神经信息重点实验室;重庆医科大学生物医学工程研究室;
【关键词】： 视觉感知 数学形态法 对比度 图像质量
【基金】：四川省自然科学基金项目(编号:14ZB0244) 四川省省级创新训练项目(编号:201513705051)
【分类号】：TP391.41;R770.4
【正文快照】： ****引言视网膜图像主要辅助临床医生检查视网膜出现的异常或者病理情况,还可进一步预测有可能发生的糖尿病、高血压等心脑血管疾病。因此,视网膜图像的血管检测和提取对心血管疾病的临床诊断和评估有重要的意义。为了更好观察到视网膜图像,目前采用荧光造影技术、眼底摄像等

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本文编号：974128