原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法.首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管.算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.938 2,STARE数据库中的分割精度为0.946 0,算法的执行时间为1.6s.算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强.
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文献信息
篇名 改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 视网膜血管 大津法 形态学 图像分割 图像增强
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 2228-2231
页数 4页 分类号 TP319
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0122
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 张景中 中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室 198 416 10.0 18.0
2 汪维华 中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室 31 136 8.0 9.0
5 吴文渊 中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室 19 79 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
大津法
形态学
图像分割
图像增强
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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