改进区域生长算法在视杯图像分割中的应用

• 作者: 刘振宇 汪淼
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 青光眼 视盘 视杯 自动检测 感兴趣区域 种子点 几何中心 区域生长算法 山谷差值准则
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与信息技术
• 页码范围: 105-113
• 页数: 9页
• 分类号: TN912
• 字数: 4909字
• 语种: 中文

摘要

目的:视杯图像分割对于通过眼底图像检测青光眼具有重要意义,在传统的区域生长算法基础上进行改进,提出了基于眼底图像的视杯自动检测分割方法.方法:首先,对眼底主要生理结构进行特征分析,为分割目标选取了绿色通道并根据阈值法粗略提取出感兴趣区域(ROI);其次,考虑到传统的区域生长算法在选取种子点时不精确、自适应性差等缺点,通过计算ROI的几何中心并结合中心亮度作为选取种子点的标准进行改进;最后,用5*5模板对眼底图像进行均值滤波,应用山谷差值准则和8邻域连通准则对眼底图像进行种子合并,最终准确分割出视杯.结果:应用这种方法,对高分辨率眼底图像(HRF)数据库中15张青光眼眼底图像和15张健康眼眼底图像逐张进行检测,准确率达到93.3％.结论:实验结果表明,该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视杯并将其正确的分割出来,与传统算法相比较该算法稳定可靠,有较高的分割灵敏度、特异度以及准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振宇	沈阳工业大学信息科学与工程学院	34	351	9.0	18.0
2	汪淼	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0