視網(wǎng)膜血管分割是構(gòu)建眼底圖像分析和計算機(jī)輔助疾病診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。提出了一種基于Hessian的方向自適應(yīng)Gabor小波的視網(wǎng)膜血管分割方法,根據(jù)Hessian矩陣的本征向量獲得血管走向,并將其作為Gabor小波變換的方向角;提取出4個尺度的方向自適應(yīng)Gabor小波特征,結(jié)合Hessian矩陣的大本征值構(gòu)建5維的視網(wǎng)膜血管特征;采用支持向量機(jī)進(jìn)行眼底圖像像素分類實現(xiàn)血管分割。所提方法能準(zhǔn)確感知血管方向,只需計算此方向下Gabor小波的濾波響應(yīng),減小了特征提取的計算量,實現(xiàn)了Hessian矩陣大本征值與Gabor小波特征較好的互補(bǔ)性。利用所提方法在DRIVE數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實驗,獲得較好的分割性能,所提方法對細(xì)小血管的提取和對分叉、交叉處血管點的檢測表現(xiàn)出良好的效果。 

【文章來源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020,57(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

綠色通道和其他通道提取結(jié)果對比圖。（a）彩色眼底圖；（b）紅通道；（c）綠通道；（d）藍(lán)通道

本文方法流程圖

本文在選定綠通道后，使用感興趣區(qū)域膨脹擴(kuò)張眼底圖像邊界，避免其產(chǎn)生假響應(yīng)，隨后使用Retinex圖像增強(qiáng)算法處理圖像，消除光照不均的影響，以改善圖像的視覺效果。以DRIVE數(shù)據(jù)庫[16]的視網(wǎng)膜眼底圖為例得到的預(yù)處理結(jié)果如圖3所示。將該預(yù)處理結(jié)果圖作為Hessian矩陣特征提取輸入圖像。但需要說明的是，Gabor小波變換特征提取圖中是以感興趣區(qū)域膨脹處理后的圖像作為輸入圖像的。2.2 Hessian矩陣特征

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3444704