自适应脉冲耦合神经网络与匹配滤波器相结合的视网膜血管分割

• 作者: 夏平 张柳 徐光柱 邹耀斌 雷帮军
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜图像处理 血管分割 脉冲耦合神经网络(PCNN) 高斯匹配滤波器 快速连接
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 756-764
• 页数: 9页
• 分类号: TP319
• 字数: 4615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20172503.0756

摘要

针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法.首先,利用对比度受限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)技术与二维高斯匹配滤波器对血管区域的对比度进行有效增强.然后,利用经验阈值选择出一定的血管区域作为初始种子区域.接着,将带有快速连接机制的PCNN与种子区域增长思想相结合,通过自适应动态设置PCNN中的连接强度系数和停止条件,实现眼底图像中血管区域的自动生长.整个算法在DRIVE视网膜图像库中进行了测试,实验结果表明,相比于不使用动态连接强度系数与停止条件的方法,所提出算法的灵敏度从49.79％提高至70.39％,准确度从95％提高到95.39％.证明了该算法具有较好的分割精确度和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷帮军	三峡大学计算机与信息学院	39	152	5.0	10.0
2	张柳	三峡大学计算机与信息学院	2	19	1.0	2.0