【摘 要】
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针对视网膜血管图像使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络的问题,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法.该方法采用匹配滤波方法来增强图像,然后在
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）,新洲一中
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2012FFA099;2014CFA130);武汉工程大学科学研究基金(K201401)
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针对视网膜血管图像使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络的问题,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法.该方法采用匹配滤波方法来增强图像,然后在增强图像上分别使用全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均算法对图像进行分割以获取视网膜的主血管与细小血管部分,最后通过区域连通性的判断,将视网膜的主血管与细小血管进行结合,分割出最终的血管网络.在Drive公共数据库上进行实验,结果表明,该方法分割得到的血管准确率达到93.56%,真阳性率值达到80.46%,均高于Perez算法,并且在细小部分更为丰富,能够得到较好的血管分割结果.
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