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365亚洲版官网-视网膜眼底图像中视盘的检测方法2

 


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本文摘要:因为视盘有明显的近似于环形的亮地区,而且在眼眸图象中常占据的地区总面积一定。

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因为视盘有明显的近似于环形的亮地区,而且在眼眸图象中常占据的地区总面积一定。因而,有专家学者还明确指出了一类根据视盘的外型特征如亮度、饱和度、样子尺寸信息来定位视盘的方式。

比如,根据寻找灰度值变化幅度(根据部分标准差估计)大的矩形框地区的管理中心做为视盘方向;根据找寻1%的亮度大的像素数,并根据聚类算法分拆出有视盘备选地区,随后应用主元分析(PCA)找寻的确的视盘;应用有利于特殊样子目标检验的Hough变换定位视盘等,这种都灵活运用了视盘的外型特点。可是,在与视盘亮度相仿的眼眸肿瘤经常会出现的情况下,代表着依靠亮度、饱和度的特征很有可能会把肿瘤地区也检验出去,相当严重阻拦视盘的定位度。也有一种方式是开发利用眼底黄斑毛细血管视盘特征进行视盘定位的方式。

比如,将二维图象特征投射到水准和横着坐标上,用以二维图象特征变为2个一维数据信号,开发利用眼底黄斑毛细血管的方位信息和视盘的亮度及样子信息对视盘进行定位;最先依据眼底黄斑毛细血管的互联网产自构造特征大致定位出有视盘的横着方位上的坐标,随后依据视盘的亮度信息及视盘与毛细血管的关联来定位视盘的水准坐标,后把视盘限量版在以粗定位的视盘为管理中心的一个小窗口内,用Hough变换定位视盘管理中心。保守主义所应用的方式是再次根据视盘的亮度特征得到 备选的视盘地区,随后再次依据视盘的总面积和环形度特征来定位出有的确的视盘地区,随后再次依据视盘的总面积和环形度特征来定位出有的确的视盘地区。

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