基于点特异度和自适应分类策略的眼底图像分割方法

• 作者: 姜平 窦全胜
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 点特异度 自适应分类策略 多尺度阈值 多窗口去噪
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 161-170
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 5511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015229

摘要

提出基于点特异度和自适应分类策略的血管分割方法(SSVD,specificity and self-adaptive vessel detection),首先给出点特异度的定义,通过设置高点特异度阈值,实现主血管的提取,然后由多主体进行自适应像素分类,将每个未确定像素作为一个Agent,在多尺度点特异度阈值范围内,根据邻域Agent状态修订自身状态,逐步完成对像素的分类,最后通过多窗口去噪对噪音进行滤除完成对图像血管结构的分割.将SSVD方法应用到DRIVE数据库眼底图像的血管分割中,实验结果表明该方法要比现有其他方法具有更高的准确度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦全胜		19	126	5.0	10.0
3	姜平		9	21	2.0	4.0