基于 HESSIAN 增强和形态学尺度空间的视网膜血管分割

• 作者: 于挥 王小鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜血管 Hessian 增强 尺度空间 形态学分割
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 200-205
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.045

摘要

眼底视网膜血管的走向、弯曲度、分叉度等性状分析已成为医学上诊断全身血管性疾病的重要手段。采集到的眼底图像常存在光照不均匀等现象，利用传统的血管分割方法难以对微小血管进行检测。为此提出一种基于改进 Hessian 矩阵增强和形态学尺度空间的分割方法。首先利用高斯函数构建多尺度 Hessian 增强滤波器，采用新型的血管相似性函数对血管网络进行对比度增强，同时平滑图像以减轻噪声；然后利用改进的 Top-hat 变换尺度空间从背景中提取血管，并引入形态学重建方法进一步突出血管像素，消除伪边缘及孤立点噪声；最后使用二次阈值化方法实现血管的最终分割。仿真结果表明，改进的分割方法在保证大血管脉络准确分割的同时，能够较好地实现微小血管分割。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小鹏	兰州交通大学电子与信息工程学院	119	812	15.0	22.0
2	于挥	兰州交通大学电子与信息工程学院	9	71	6.0	8.0