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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。
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文献信息
篇名 基于 HESSIAN 增强和形态学尺度空间的视网膜血管分割
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
视网膜血管
Hessian 增强
尺度空间
形态学分割
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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