基于贝叶斯理论的手臂静脉线跟踪方法

• 作者: 余笑 唐超颖 陈晓腾 高昊昇
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 线跟踪 贝叶斯理论 手臂静脉
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 机器视觉
• 页码范围: 233-240
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201838.0215003

摘要

提出了一种基于贝叶斯理论检测血管边界的手臂静脉线跟踪方法,该方法自动选取初始种子点,避免人工干预.跟踪血管时,将血管结构分为正常型、分支型和交叉型3种.每次迭代时综合考虑血管的横向和纵向特性.由于短距离内血管近似为直线,可利用多尺度直线模板对图像进行滤波,得到像素点的直线强度.使用高斯模型拟合血管横截面的灰度分布,基于贝叶斯最大后验概率准则,确定可能性最大的血管结构,从而得到局部血管的边界点、中心点、直径和方向.实验结果表明:与传统的阈值分割法和重复线跟踪法相比,所提方法提取出的手臂静脉线更准确、更全面,且具有较好的噪声稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐超颖		31	205	8.0	13.0
2	陈晓腾		3	2	1.0	1.0
3	高昊昇		1	0	0.0	0.0
4	余笑		1	0	0.0	0.0