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基于Morlet小波变换的视网膜血管分割

Using Morlet Wavelet for Retinal Vessel Segmentation

二维码有效期 120s

摘要眼底视网膜血管网络是诊断糖尿病视网膜病、青光眼等眼科疾病的重要手段。根据视网膜血管的树状网络结构和灰度分布特征，提出一种基于Morlet小波和高斯匹配滤波的分割方法。首先通过分析二维Morlet小波变换对血管的系数响应来构造血管特征函数图；随后采用多尺度的离散高斯核对血管骨架进行匹配滤波，提高微小血管与背景区域的对比度；最后结合区域连通性分析和滞后阈值技术滤除背景噪声，提取出更加精确的血管树细节。在DRIVE和STARE数据库上的实验结果表明，作为非监督类分割方法，该方法能有效地提取眼底图像的视网膜血管网络，粘连现象少，而且对图像中噪声的鲁棒性较其他方法明显提高，具有较好的临床应用参考价值。

作者殷本俊 ^[1] 陈燕 ^[2] 李华婷 ^[3] 吴雯 ^[4] 盛斌 ^[5] 学术成果认领

作者单位上海交通大学计算机科学与工程系上海 200240 ^[1] 上海交通大学附属第六人民医院眼科上海 200240 ^[2] 上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科上海 200240 ^[3] 澳门大学科技学院电脑及资讯科学系澳门 ^[4] 上海交通大学计算机科学与工程系上海 200240; 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 ^[5]

关键词眼底图像视网膜血管分割 Morlet小波匹配滤波 fundus image retinal vessel segmentation Morlet wavelet matched filter

分类号 TP391

栏目名称

图像与视觉

DOI 10.3969/j.issn.1003-9775.2015.07.016

发布时间 2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家重点基础研究发展计划（973计划）（2011CB302203）国家自然科学基金（61202154,61133009）国家重点实验室开放基金（CAD&CG;A1401）中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放基金（MYRG150(Y3-L2)/FST11/WW）