基于SVM的眼底图像中红色病灶的检测

• 作者: 方毅 潘林
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 糖尿病视网膜病变 眼底图像 微血管瘤 出血
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2017.01.005

摘要

红色病灶(RLs)与背景颜色相近、与血管颜色几乎相同、眼底成像硬件造成的眼底图像光照不均、对比度低等因素给RLs的检测带来了困难.本文提出一种基于SVM的检测方法.首先通过CLAHE增强眼底图像对比度,并利用病灶与其领域的灰度差粗分割获得红色病灶候选区域;接着用C-V活动轮廓模型提取精确轮廓;最后用SVM分类器剔除候选RLs中的背景、血管等干扰,获得RLs的精确检测.数据集采用公开的糖尿病视网膜病变图像库DIARETDB1,实验结果:敏感性为90.5％,特异性为88.9％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘林	福州大学物理与信息工程学院	46	383	11.0	18.0
5	方毅	福州大学物理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0