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网膜血管病变程度可作为与血管相关疾病的诊断依据,因此对视网膜血管的特征提取和分析在疾病的诊断、治疗上具有重要的临床价值.然而视网膜血管图像结构复杂,血管与背景存在灰度值交叉以及病灶和噪声的影响,致使诸多算法在相邻血管处、血管交叉处和微血管处存在分割不足的问题,且易受病灶和噪声的干扰.针对现有血管分割方法的缺陷,同时考虑视网膜图像局部血管结构与背景的可分性以及模型的抗噪性,文中提出了一种融合区域能量拟合信息和形状先验的水平集血管分割方法.在图像预处理过程中,利用DAC水平集模型控制轮廓曲线朝目标真实边界演化