本文選題：視網(wǎng)膜圖像處理　切入點(diǎn)：血管分割　出處：《光學(xué)精密工程》2017年03期

【摘要】：針對(duì)眼底圖像中血管與背景間對(duì)比度低以及血管自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜等因素對(duì)視網(wǎng)膜血管分割所帶來(lái)的問(wèn)題,本文提出了一種具有自適應(yīng)連接值的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)與高斯匹配濾波器相結(jié)合的視網(wǎng)膜血管分割方法。首先,利用對(duì)比度受限制的自適應(yīng)直方圖均衡化(CLAHE)技術(shù)與二維高斯匹配濾波器對(duì)血管區(qū)域的對(duì)比度進(jìn)行有效增強(qiáng)。然后,利用經(jīng)驗(yàn)閾值選擇出一定的血管區(qū)域作為初始種子區(qū)域。接著,將帶有快速連接機(jī)制的PCNN與種子區(qū)域增長(zhǎng)思想相結(jié)合,通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)設(shè)置PCNN中的連接強(qiáng)度系數(shù)和停止條件,實(shí)現(xiàn)眼底圖像中血管區(qū)域的自動(dòng)生長(zhǎng)。整個(gè)算法在DRIVE視網(wǎng)膜圖像庫(kù)中進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于不使用動(dòng)態(tài)連接強(qiáng)度系數(shù)與停止條件的方法,所提出算法的靈敏度從49.79%提高至70.39%,準(zhǔn)確度從95%提高到95.39%。證明了該算法具有較好的分割精確度和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Aiming at the problem of retinal vascular segmentation caused by low contrast between blood vessel and background in fundus image and complex structure of blood vessel itself, In this paper, a pulse coupled neural network with adaptive connection value (PCNN) and Gao Si matched filter are proposed to segment retinal blood vessels. The contrast-limited adaptive histogram equalization technique and two-dimensional Gao Si matched filter are used to effectively enhance the contrast of vascular region. A certain vascular region is selected as the initial seed area by using empirical threshold. Then, the PCNN with fast connection mechanism is combined with the seed region growth idea, and the connection strength coefficient and stopping condition in PCNN are set dynamically and adaptively. The whole algorithm is tested in the DRIVE retinal image library. The experimental results show that compared with the method without dynamic connection strength coefficient and stop condition, The sensitivity and accuracy of the proposed algorithm are improved from 49.79% to 70.39% and 95% to 95.39% respectively. It is proved that the algorithm has good segmentation accuracy and application value.
【作者單位】： 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;湖北省水電工程智能視覺(jué)監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(三峽大學(xué));
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61402259,No.U1401252) 湖北省自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體計(jì)劃項(xiàng)目(No.2015CFA025) 三峽大學(xué)2016年碩士學(xué)位論文培優(yōu)基金資助項(xiàng)目(No.2016PY050)
【分類(lèi)號(hào)】：R770.4;TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1690508