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《通信学报》 2015年08期
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基于点特异度和自适应分类策略的眼底图像分割方法

姜平  窦全胜  
【摘要】:提出基于点特异度和自适应分类策略的血管分割方法(SSVD,specificity and self-adaptive vessel detection),首先给出点特异度的定义,通过设置高点特异度阈值,实现主血管的提取,然后由多主体进行自适应像素分类,将每个未确定像素作为一个Agent,在多尺度点特异度阈值范围内,根据邻域Agent状态修订自身状态,逐步完成对像素的分类,最后通过多窗口去噪对噪音进行滤除完成对图像血管结构的分割。将SSVD方法应用到DRIVE数据库眼底图像的血管分割中,实验结果表明该方法要比现有其他方法具有更高的准确度和效率。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国期刊全文数据库 前1条
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8 曹清慧;彩色眼底图像中视盘识别算法研究[D];北京工业大学;2013年
9 孙琳林;眼底图像的分析处理与配准方法研究[D];吉林大学;2015年
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