换一批摘要为了抑制视网膜不同结构特征之间的影响,提高视网膜微动脉瘤的检测精度,提出了一种基于特征相互关系的视网膜微动脉瘤提取算法.首先,对视网膜灰度图像进行均值滤波,检测圆形边界和视盘,并构建视盘掩模.然后,对视网膜绿色分量图像自适应直方图均衡化,利用Canny方法提取边缘,移除图像圆形边界并填充封闭的小面积对象.最后,考虑不同特征之间的相互关系,消除较大面积对象后进行”逻辑与”运算移除视网膜渗出物、血管和视盘,得到视网膜微动脉瘤图像.实验结果表明:该算法能够有效提取视网膜眼底图像中的微动脉瘤,其敏感度、特异性、阳性预测值和检测精度分别达到了94.81％、96.04％、91.64％和95.66％,基本能够满足临床应用对稳定性和精度的要求.
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关键词
视网膜图像微动脉瘤特征提取特征相互关系自适应直方图均衡化retinal imagemicroaneurysmfeature extractionrelationship among featuresadaptive histogram equalization
栏目名称
DOI
10.3788/OPE.20132108.2187
发布时间
2013-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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