结合SLIC超像素和DBSCAN聚类的眼底图像硬性渗出检测方法

• 作者: 凌朝东 张浩 杨骁 陈虎 黄信
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 图像分割 超像素 硬性渗出 糖尿病视网膜病变 简单线性迭代聚类 基于密度的聚类算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 399-405
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41|R774.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2015.04.0399

摘要

为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,结合简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),提出一种对眼底图像硬性渗出的检测方法.首先,采用SLIC超像素分割算法对彩色眼底图像进行过分割;然后,采用DBSCAN对上述分割得到的超像素进行聚类,形成簇;最后,分割出目标图像,并选用标准糖尿病视网膜病变数据库(DIARETDB0和DIARETDB1)的眼底图像验证上述组合算法的可行性.实验结果表明:算法能够快速、可靠地检测出眼底图像中的硬性渗出,具有可直接对彩色图像进行分割、特征提取的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈虎	华侨大学信息科学与工程学院	5	45	2.0	5.0
2	凌朝东	华侨大学信息科学与工程学院	73	385	11.0	15.0
3	张浩	华侨大学信息科学与工程学院	3	94	3.0	3.0
4	杨骁	华侨大学信息科学与工程学院	20	81	5.0	8.0
5	黄信	华侨大学信息科学与工程学院	1	9	1.0	1.0