【摘 要】
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常规方法填充皮质性白内障OCT图像待修复区域结构信息时,轮廓信息提取过程复杂,填充不完整,导致修复图像信息熵较低,修复精度较差。针对这一问题,提出基于最佳匹配块搜索算法的皮质性白内障OCT图像自动修复方法。划分图像已知区域和待修复区域,计算区域边界像素点的修复优先权,选取优先权最高像素点为中心,设置修补目标块,搜索对应的最佳匹配块,通过最佳匹配块搜索算法,提取匹配块颜色信息,利用带通滤波器,调节扩
【基金项目】
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河北省2020年度医学科学研究课题计划:初期皮质性白内障的流行病学特征及临床预警策略建立(No.20200343)。
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常规方法填充皮质性白内障OCT图像待修复区域结构信息时,轮廓信息提取过程复杂,填充不完整,导致修复图像信息熵较低,修复精度较差。针对这一问题,提出基于最佳匹配块搜索算法的皮质性白内障OCT图像自动修复方法。划分图像已知区域和待修复区域,计算区域边界像素点的修复优先权,选取优先权最高像素点为中心,设置修补目标块,搜索对应的最佳匹配块,通过最佳匹配块搜索算法,提取匹配块颜色信息,利用带通滤波器,调节扩展因子和移动因子,提取轮廓信息和细节信息,填充至待修复区域,完成破损像素点修复。选取医院提供的原始白内障
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